본문에서 언급된 다양한 과소 맞춤 처리 방법을 추출하세요.
피팅 부족 해결
피팅 부족을 해결하는 방법에는 여러 가지가 있습니다:

1) 모델의 복잡도를 높입니다: 모델이 너무 단순하다면 더 많은 기능을 추가하거나 매개변수 수를 늘리거나 더 유연한 모델을 사용하여 모델의 복잡성을 높여야 할 수 있습니다. 그러나 과적합을 피하기 위해 신중하게 수행해야 합니다.
2) 다른 알고리즘을 사용합니다: 현재 알고리즘으로 데이터의 패턴을 포착할 수 없는 경우 다른 알고리즘을 시도해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 일부 유형의 데이터에는 선형 회귀 모델보다 신경망이 더 효과적일 수 있습니다.
3) 학습 데이터의 양을 늘립니다: 데이터 부족으로 인해 모델이 적합하지 않은 경우 학습 데이터의 양을 늘리면 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 데이터의 기본 패턴을 더 잘 포착할 수 있습니다.
4) 정규화: 정규화는 손실 함수에 큰 매개변수 값을 억제하는 페널티 항을 추가하여 과적합을 방지하는 데 사용되는 기법입니다. 또한 모델의 복잡성을 제어하여 과소 적합을 방지하는 데 사용할 수도 있습니다.
5) 앙상블 방법: 앙상블 방법은 여러 모델을 결합하여 보다 정확한 예측을 생성합니다. 여러 모델이 함께 작동하여 데이터의 기본 패턴을 포착함으로써 과소 적합을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
6) 특징 엔지니어링: 피처 엔지니어링은 기존 모델에서 당면한 문제와 더 관련이 있을 수 있는 새로운 모델 피처를 만드는 것을 포함합니다. 이를 통해 모델의 정확도를 개선하고 과소 적합을 방지할 수 있습니다.
본문에서 언급된 언더피팅을 처리하는 다양한 방법은 다음과 같습니다:
- 모델의 복잡성 증가
- 다른 알고리즘 사용
- 데이터 양 늘리기
- 정규화
- 앙상블 방법
- 기능 엔지니어링
Extract the different ways of dealing with underfitting mentioned in the text
Resolving underfitting
There are multiple ways to deal with underfitting:

1) Increase the complexity of the model: If the model is too simple, it may be necessary to increase its complexity by adding more features, increasing the number of parameters, or using a more flexible model. However, this should be done carefully to avoid overfitting.
2) Use a different algorithm: If the current algorithm is not able to capture the patterns in the data, it may be necessary to try a different one. For example, a neural network may be more effective than a linear regression model for some types of data.
3) Increase the amount of training data: If the model is underfitting due to lack of data, increasing the amount of training data may help. This will allow the model to better capture the underlying patterns in the data.
4) Regularization: Regularization is a technique used to prevent overfitting by adding a penalty term to the loss function that discourages large parameter values. It can also be used to prevent underfitting by controlling the complexity of the model.
5) Ensemble Methods: Ensemble methods combine multiple models to create a more accurate prediction. This can help to reduce underfitting by allowing multiple models to work together to capture the underlying patterns in the data.
6) Feature engineering: Feature engineering involves creating new model features from the existing ones that may be more relevant to the problem at hand. This can help to improve the accuracy of the model and prevent underfitting.
The different ways of deal with underfitting mentioned in the text are:
- Increase the complexity of the model
- Use a different algorithm
- Increase the amount of data
- Regularization
- Ensemble Methods
- Feature engineering