Underfitting jeung overfitting téh masalah nu lumangsung salila prosés latihan modél. Underfitting lumangsung lamun model téh teuing basajan jeung teu bisa akurat nangkep pola dina data latihan. Hasilna, model boga kinerja goréng dina duanana data latihan jeung data anyar, unseen. Underfitting mindeng disababkeun ku teu boga fitur cukup atawa kurangna kompleksitas model. Overfitting lumangsung lamun model ngabogaan parameter teuing relatif ka jumlah observasi dina data latihan, sarta eta dimimitian pikeun memori data latihan tinimbang diajar pola dasar. Ieu ngabalukarkeun akurasi latihan tinggi tapi umumisasi goréng dina data unseen Pikeun nyegah underfitting jeung overfitting, kasaimbangan kudu kahontal antara kompleksitas model jeung jumlah data latihan. Téhnik kayaning cross-validation, regulasi, sarta overfitting mimiti bisa mantuan nyegah overfitting kinerja.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence