上QQ阅读APP看书，第一时间看更新
1.5.2 什么是欠拟合
我们想更好地理解“欠拟合”这个术语，可以在ChatGPT对话框中输入“通俗解释欠拟合”, ChatGPT会给出它的见解，如下所示。
ChatGPT 欠拟合（Underfitting）指的是机器学习模型无法充分地拟合训练数据的现象。通俗地说，就是模型学习得不够好，无法很好地拟合已有的数据，也无法准确预测新数据。
当模型欠拟合时，通常会出现训练集误差和测试集误差都很大的情况，这意味着模型无法捕捉数据中的关键特征或规律，导致其在训练数据上表现不佳，同时也不能很好地泛化到新的数据上。
欠拟合的原因可能是模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系；也可能是训练数据过少或不具有代表性，导致模型无法充分学习数据的特征和规律。
为了解决欠拟合问题，可以采取以下几个策略：增加训练数据量、增加模型复杂度、改变模型架构、调整超参数等。
从上面的答复中可以看到，ChatGPT用比较易于理解的语言解释了“欠拟合”。从实际应用的角度来说，判断模型是否出现了欠拟合现象，最简单的办法就是看模型在训练数据集上的准确率。如果准确率很低，说明模型对训练数据拟合得不够好，也就是出现了欠拟合的问题。