{"id":174289,"date":"2026-01-28T16:23:38","date_gmt":"2026-01-28T15:23:38","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174289"},"modified":"2026-02-06T04:24:21","modified_gmt":"2026-02-06T03:24:21","slug":"underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es","title":{"rendered":"Underfitting in Machine Learning: So l\u00f6st Du es"},"content":{"rendered":"

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.<\/strong><\/p>\n

Was ist Underfitting ?<\/h2>\nUnderfitting 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.\n

Erinnerung an die Funktionsweise von Machine Learning<\/h2>\nErinnerung an die FunktionMachine Learning hat das Ziel, ein Muster anhand von Lernmodellen auf noch unbekannten Daten vorherzusagen.\n\nUm dies zu erreichen, basiert das \u00fcberwachte Lernen auf zwei Kernideen. N\u00e4mlich:\n\nApproximation: Es geht darum, Lerndaten (oder Trainingssets) zu trainieren, um ein Modell mit einer m\u00f6glichst geringen Fehlerquote zu erhalten.\nVerallgemeinerung: 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.\n\nDie Gesamtidee ist es, \u00e4hnliche Fehlerquoten beim Lernen und bei der Validierung zu erreichen.ie Funktionsweise von Machine Learning\n\n\"\"\n

Underfitting oder Unterlernen<\/h2>\nUnderfitting 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.\n\nDies 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.\n\nEin 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.\n\nMit anderen Worten: Ein zu generalistisches Lernmodell ist nicht in der Lage, genaue Vorhersageanalysen zu liefern.\n\nDaher 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.\n

Overfitting als Gegenpol zum Underfitting<\/h2>\nIm Gegensatz zum Underfitting wird das Overfitting als \u00dcberanpassung oder \u00dcberlernen bezeichnet.<\/strong>\n\nHier 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.\n\nZwar 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.\n\nDas \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.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Wie kann man Underfitting vermeiden?<\/h2>\nDie 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.\n\nUm 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.\n\nWenn die Testdaten eine niedrige Fehlerrate haben, die Trainingsdaten aber eine hohe Fehlerrate, liegt wahrscheinlich ein Underfitting vor.\n\nIn 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.\n\nSobald 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.\n\nDie 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.\n\nWenn du diese Methode anwendest, kannst du den vorherrschenden Trend erkennen und ihn weitgehend auf neue Datens\u00e4tze anwenden.\n

Liora, um Machine Learning-Modelle zu meistern<\/h2>\nDie richtige Balance zwischen Underfitting und Overfitting zu finden, erfordert \u00dcbung und mehr Wissen \u00fcber die Datenanalyse.\n\nGenau aus diesem Grund bietet Liora verschiedene Schulungen im Bereich Machine Learning an. Z\u00f6gere nicht, dir unsere Programme anzusehen.\n\n\n
Entdecke die Liora Schulungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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.<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":174291,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-174289","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174289","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/78"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=174289"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174289\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216373,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/174289\/revisions\/216373"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/174291"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=174289"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=174289"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}