तर, आपल्याला वाटेल त्या ट्रैनिंग डेटाची सरासरी स्क्वेअर एर्रोर पॅरामीटर्सची ऑप्टिमल संख्या शोधण्यासाठी उपाय म्हणून उपयुक्त आहे, परंतु हे खरे नाही कारण ज्याप्रमाणे आम्ही पॅरामीटर्सची संख्या वाढवितो, जर आपण हाय ऑर्डरच्या टर्म्स जोडत राहिल्या तर आपल्याला झिरो स्क्वेअर एर्रोर कमी होत असल्याचे आढळेल.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಸೂಕ್ತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಅಳತೆಯಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷವು ಬೇಕು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುವಿರಿ, ಆದರೆ ಅದು ನಿಜವಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ನಾವು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗ, ನೀವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದೇಶದ ಪದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗ ದೋಷವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಾಣಬಹುದು.