欠拟合

欠拟合是机器学习中使用的一个术语，指的是不适合训练数据或预测能力较低的模型。当模型太简单而无法捕获数据的底层结构时，就会发生这种情况。欠拟合也称为“高偏差”，当模型的复杂程度不足以捕获输入和预期输出之间的关系时，就会发生欠拟合。

欠拟合可以通过测量训练数据产生的误差来评估。如果误差太高，则表明模型无法捕获数据的底层结构。欠拟合的常见症状包括偏差（意味着预测值始终过高或过低）、高方差（意味着不同示例的误差较大）和低准确度。

欠拟合通常是由于训练数据有限、模型过于简单或用于构建模型的特征不足而引起的。为了解决这个问题，必须收集更多的数据，可以尝试不同的算法，或者可以使用更多的功能。

欠拟合与过拟合相反，当模型变得过于复杂而无法捕获数据的底层结构时，就会发生过拟合。为了生成具有最高准确度的模型，避免欠拟合和过度拟合非常重要。