欠擬合 (Underfitting) 是指在機器學習模型的訓練過程中，模型沒有充分學習到訓練數據中的規律和模式，導致在訓練集和測試集上的表現都不夠理想的現象。簡單來說，模型過於簡單，無法捕捉到數據之間的複雜關係。
為什麼會發生欠擬合？
欠擬合通常在以下情況下更容易發生：- 模型複雜度過低: 模型過於簡單，例如使用一個線性模型來擬合非線性數據，模型沒有足夠的容量來學習數據中的複雜模式。
- 特徵選擇不當: 輸入模型的特徵可能與預測目標的相關性不高，或者遺漏了重要的特徵，導致模型無法獲得足夠的信息來做出準確的預測。
- 訓練時間不足: 模型可能沒有經過足夠的訓練迭代次數，還沒有充分學習到數據中的模式。
- 正則化過強: 過度使用正則化技術（例如，過大的 L1 或 L2 正則化係數）可能會限制模型的學習能力，導致欠擬合。
欠擬合的表現：
- 在訓練集上表現不佳: 模型在訓練集上的準確率、精確度等指標就比較低，無法很好地擬合訓練數據。
- 在測試集或驗證集上表現也不佳: 模型在新數據上的性能同樣很差，通常與在訓練集上的表現接近，但都未達到理想水平。
- 模型無法捕捉到數據中的主要趨勢和模式: 模型的預測結果與真實值之間存在較大的偏差。
欠擬合的後果：
欠擬合的模型無法很好地理解數據，因此在訓練數據和新數據上的表現都很差，無法用於有效的預測或分類。
如何解決欠擬合？
解決欠擬合通常需要以下方法：
- 增加模型複雜度: 選擇更複雜的模型架構，例如使用更深的神經網路、增加多項式特徵、使用集成學習方法等，讓模型有足夠的容量來學習數據中的複雜模式。
- 進行有效的特徵工程: 仔細分析數據，選擇與預測目標更相關的特徵，或者創建新的、更有意義的特徵來提供更多的信息給模型。
- 增加訓練時間: 讓模型進行更多的訓練迭代，使其有更充足的時間學習數據中的模式。
- 減弱正則化: 如果使用了正則化，可以適當減小正則化係數，允許模型更自由地學習。
- 嘗試不同的模型: 考慮使用其他類型的機器學習模型，例如從線性模型切換到非線性模型。
總結：
欠擬合是模型學習能力不足的表現。與過擬合相反，欠擬合的模型無法捕捉到數據中的有效信息，導致在訓練集和測試集上的性能都比較差。解決欠擬合的關鍵是提高模型的複雜度和學習能力，並提供更豐富、更相關的特徵。
