{"id":174289,"date":"2023-04-14T01:20:22","date_gmt":"2023-04-14T00:20:22","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=174289"},"modified":"2023-10-29T21:21:25","modified_gmt":"2023-10-29T20:21:25","slug":"underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es","title":{"rendered":"Underfitting in Machine Learning: So l\u00f6st Du es"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"174289\" class=\"elementor elementor-174289\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3af2971b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3af2971b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6681f62a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6681f62a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Definition des richtigen Modells ist entscheidend, um mit Machine Learning aussagekr\u00e4ftige Vorhersagen zu treffen. Aber eine schlechte Anpassung der Lerndaten kann die Leistung der Vorhersageanalyse beeintr\u00e4chtigen. Genau das passiert beim Underfitting. Worum handelt es sich also? Und wie kann man es vermeiden? Die Antworten findest du hier.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bd5cd4e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2bd5cd4e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3381bc62 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3381bc62\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Underfitting ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64e313d0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"64e313d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Underfitting ist ein unumg\u00e4ngliches Konzept des Machine Learning, da es f\u00fcr eine schlechte Leistung des \u00fcberwachten Lernens aus Daten verantwortlich sein kann. Bevor wir uns also n\u00e4her mit diesem Begriff besch\u00e4ftigen, sollten wir uns einige wesentliche Elemente der Funktionsweise von Machine Learning vergegenw\u00e4rtigen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b90d442 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1b90d442\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c1acc6c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c1acc6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Erinnerung an die Funktionsweise von Machine Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72789d8e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72789d8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Erinnerung an die FunktionMachine Learning hat das Ziel, ein Muster anhand von Lernmodellen auf noch unbekannten Daten vorherzusagen.<\/p><p>Um dies zu erreichen, basiert das \u00fcberwachte Lernen auf zwei Kernideen. N\u00e4mlich:<\/p><p>Approximation: Es geht darum, Lerndaten (oder Trainingssets) zu trainieren, um ein Modell mit einer m\u00f6glichst geringen Fehlerquote zu erhalten.<br \/>Verallgemeinerung: Nach diesem Training verwenden die Data Scientists Validierungsdaten, um die verschiedenen Modelle zu testen. Dadurch wird ein Modell entworfen, das sich auf neue, noch nie zuvor gesehene Daten verallgemeinern l\u00e4sst.<\/p><p>Die Gesamtidee ist es, \u00e4hnliche Fehlerquoten beim Lernen und bei der Validierung zu erreichen.ie Funktionsweise von Machine Learning<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c1c301a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"5c1c301a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"802\" height=\"539\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning-underfitting.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174292\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning-underfitting.jpg 802w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning-underfitting-300x202.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/machine-learning-underfitting-768x516.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 802px) 100vw, 802px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c9590b2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6c9590b2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b424d8e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b424d8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Underfitting oder Unterlernen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ed73984 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ed73984\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Underfitting kann mit Unteranpassung oder Unterlernen \u00fcbersetzt werden. In diesem Fall wird auch gesagt, dass das Modell unter einem gro\u00dfen Bias (oder einer Verzerrung) leidet.<\/p><p>Dies geschieht, wenn man nur relevante Variablen benennt, die mit dem Problem in Verbindung stehen, oder wenn man das Modell zwingt, das Lernen vorzeitig zu beenden. In diesem Fall ist das erstellte Modell zu einfach und es besteht die Gefahr, dass der allgemeine Trend \u00fcbersehen wird.<\/p><p>Ein unterangepasstes Modell passt sich schlecht an das Trainingsset an. Es wird verzerrte Vorhersagen machen, weil es nicht ausreichend trainiert wurde, und es wird in der Lernphase viele Fehler machen.<\/p><p>Mit anderen Worten: Ein zu generalistisches Lernmodell ist nicht in der Lage, genaue Vorhersageanalysen zu liefern.<\/p><p>Daher ist es wichtig, dieses Konzept im Machine Learning zu beherrschen, bevor man geeignete Modelle entwirft. Bevor wir uns jedoch ansehen, wie man Underfitting vermeiden kann, wollen wir uns auch mit seinem Gegenteil besch\u00e4ftigen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2da989d6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2da989d6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3530c0e8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3530c0e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Overfitting als Gegenpol zum Underfitting<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79191d06 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"79191d06\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Im Gegensatz zum Underfitting wird das Overfitting als <strong>\u00dcberanpassung oder \u00dcberlernen bezeichnet.<\/strong><\/p><p>Hier werden m\u00f6glichst viele Variablen verwendet, um auf alle Hypothesen vorbereitet zu sein. Aber Vorsicht: Es besteht die Gefahr, dass man zu viele Variablen verwendet, die f\u00fcr die aktuelle Studie nicht relevant sind.<\/p><p>Zwar f\u00fchrt diese Methode zu \u00e4hnlichen Fehlerniveaus beim Lernen und bei der Validierung, doch wird das Modell dadurch stark komplexer. Dies bedeutet, dass die Anzahl der zu sch\u00e4tzenden Parameter steigt. Infolgedessen wird das Modell mehr irref\u00fchrende Korrelationen erkennen.<\/p><p>Das <strong>\u00fcberangepasste Modell<\/strong> konzentriert sich darauf, sich die sehr spezifischen Eigenheiten der Daten zu merken. Man sagt, dass es sich an das Rauschen in den Daten anpasst. Mit der Zeit wird es kausale Zusammenh\u00e4nge zwischen Daten finden, die nichts miteinander zu tun haben. Dann kann er bei Lerndaten sehr gut abschneiden, aber das geht auf Kosten des allgemeinen Trends.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-275fa0f9 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"275fa0f9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1055\" height=\"629\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/underfitting-vs-overfitting-e1670513276723.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-174293\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/underfitting-vs-overfitting-e1670513276723.png 1055w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/underfitting-vs-overfitting-e1670513276723-300x179.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/underfitting-vs-overfitting-e1670513276723-1024x611.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/04\/underfitting-vs-overfitting-e1670513276723-768x458.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1055px) 100vw, 1055px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4395d383 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4395d383\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38262c0d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"38262c0d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man Underfitting vermeiden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bf96d91 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2bf96d91\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die Herausforderung f\u00fcr Data Scientists besteht darin, das richtige Modell zu entwerfen, das weder zu einfach noch zu komplex ist. Das hei\u00dft, Underfitting zu vermeiden, aber nicht in Overfitting zu verfallen.<\/p><p>Um dies zu erreichen, musst du den Sweet Spot identifizieren, der die richtige Balance findet. Zuvor musst du jedoch lernen, wie du Underfitting und Overfitting erkennen kannst.<\/p><p>Wenn die Testdaten eine niedrige Fehlerrate haben, die Trainingsdaten aber eine hohe Fehlerrate, liegt wahrscheinlich ein Underfitting vor.<\/p><p>In diesem Fall solltest du darauf achten, dass das Modell nicht zu komplex wird. Hier wird die umgekehrte Situation eintreten, n\u00e4mlich: Trainingsdaten mit einer niedrigen Fehlerrate und Testdaten mit einer hohen Fehlerrate. Overfitting ist charakterisiert.<\/p><p>Sobald du in der Lage bist, das eine oder andere zu identifizieren, kannst du das Vorhersagemodell in der Lernphase verfeinern. Dadurch werden die Fehler im Trainingsset schrittweise reduziert.<\/p><p>Die Data Scientists m\u00fcssen das Modell weiter verfeinern, bis die Fehler in der Validierungsphase ansteigen. Das Gleichgewicht liegt kurz bevor diese Fehler in dieser Phase ansteigen.<\/p><p>Wenn du diese Methode anwendest, kannst du den vorherrschenden Trend erkennen und ihn weitgehend auf neue Datens\u00e4tze anwenden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ad79951 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6ad79951\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6dec82cb elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6dec82cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">DataScientest, um Machine Learning-Modelle zu meistern<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-543fe3fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"543fe3fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die richtige Balance zwischen Underfitting und Overfitting zu finden, erfordert \u00dcbung und mehr Wissen \u00fcber die Datenanalyse.<\/p><p>Genau aus diesem Grund bietet DataScientest verschiedene Schulungen im Bereich Machine Learning an. Z\u00f6gere nicht, dir unsere Programme anzusehen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a3e7685 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4a3e7685\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/rdv\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke die DataScientest Schulungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1451586a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1451586a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48a2c564 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"48a2c564\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Underfitting?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Underfitting ist ein wichtiges Konzept des maschinellen Lernens, da es f\u00fcr eine schlechte Leistung beim \u00fcberwachten Lernen aus Daten verantwortlich sein kann. 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