贡献者: xzllxls
欠拟合(或称:拟合不足、欠配,英文:underfitting)是指模型在训练数据上没有获得充分小的误差。造成欠拟合的原因通常是模型学习能力过低,具体地说,就是模型参数过少或者结构过于简单,以至于无法学习到数据的内在结构和特征。例如,当用一个线性模型去拟合非线性数据时,会发生欠拟合。由此,可以通过增加模型参数和复杂度,提高学习能力,从而解决欠拟合问题。与欠拟合相对应的,是过度拟合。
参考文献: