मजकूरामध्ये नमूद केलेल्या अंडरफिटिंगशी निगडीत वेगवेगळ्या पद्धती खालीलप्रमाणे आहेतः - मॉडेलची जटिलता वाढवा - वेगळा अल्गोरिदम वापरा - डेटाचे प्रमाण वाढवा - नियमित करणे - एकत्रित पद्धती - वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी
मजकूर मध्ये उल्लेख केलेल्या underfitting सामोरे विविध मार्ग काढा
Context:अंडरफिटिंगचे निराकरण अंडरफिटिंगला सामोरे जाण्याचे अनेक मार्ग आहेत:  1) मॉडेलची गुंतागुंत वाढवा: जर मॉडेल खूप सोपे असेल तर अधिक वैशिष्ट्ये जोडून, पॅरामीटर्सची संख्या वाढवून किंवा अधिक लवचिक मॉडेल वापरून त्याची गुंतागुंत वाढवणे आवश्यक असू शकते. तथापि, हे काळजीपूर्वक केले पाहिजे जेणेकरून जास्त बसणे टाळता येईल. 2) एक वेगळा अल्गोरिदम वापरा: जर सध्याचा अल्गोरिदम डेटामधील नमुन्यांना पकडण्यास सक्षम नसेल तर वेगळा प्रयत्न करणे आवश्यक असू शकते. उदाहरणार्थ, काही प्रकारच्या डेटासाठी रेषीय पुनरावृत्ती मॉडेलपेक्षा न्यूरल नेटवर्क अधिक प्रभावी असू शकते. 3) प्रशिक्षण डेटाचे प्रमाण वाढवा: जर डेटाच्या अभावामुळे मॉडेल कमीत कमी बसत असेल तर प्रशिक्षण डेटाचे प्रमाण वाढविणे मदत करू शकते. यामुळे मॉडेलला डेटामधील मूलभूत नमुने अधिक चांगल्या प्रकारे कॅप्चर करण्यास अनुमती मिळेल. 4) नियमन: नियमन हे एक तंत्र आहे जे नुकसान फंक्शनमध्ये दंड पद जोडून ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी वापरले जाते जे मोठ्या पॅरामीटर मूल्यांना निरुत्साहित करते. मॉडेलची गुंतागुंत नियंत्रित करून अंडरफिटिंग रोखण्यासाठी देखील याचा वापर केला जाऊ शकतो. 5) एकत्रित पद्धती: एकत्रित पद्धती अधिक अचूक अंदाज तयार करण्यासाठी अनेक मॉडेल एकत्र करतात. यामुळे एकाधिक मॉडेल्स एकत्र काम करून डेटामधील मूलभूत नमुन्यांना पकडण्यास मदत करून अंडरफिटिंग कमी करण्यास मदत होऊ शकते. 6) वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी: वैशिष्ट्य अभियांत्रिकीमध्ये विद्यमान वैशिष्ट्यांमधून नवीन मॉडेल वैशिष्ट्ये तयार करणे समाविष्ट आहे जे समस्येशी अधिक संबंधित असू शकतात. यामुळे मॉडेलची अचूकता सुधारण्यास मदत होते आणि अंडरफिटिंग टाळण्यास मदत होते.