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和 “过拟合” 的 “学过头” 相反，“欠拟合” 是模型 “没学懂” 的尴尬状态，同样能从生活里找到对照。比如学生学数学时，只记住了 “加法就是把数合起来”，却没理解不同场景下的计算逻辑，遇到 “从 10 里去掉 3，再加上 2” 的混合运算就做错 —— 这就是欠拟合的日常写照。
在数据模型中，欠拟合指模型没能抓住数据的核心规律，只能学到表面的简单特征。比如用用户浏览记录预测购买行为时，模型只关注 “浏览次数”，却忽略了 “浏览时长”“是否加入购物车” 等关键信息，最后得出 “浏览次数多就会买” 的错误结论，面对浏览多次却不下单的用户，预测结果自然频频失误。
欠拟合的问题很明显：它不仅在训练数据上表现糟糕，面对新数据时更是毫无头绪。就像只知道 “鸟会飞” 的 AI，看到不会飞的鸵鸟、企鹅，就无法判断它们也是鸟类，直接把这些动物排除在 “鸟类” 范畴之外。
解决欠拟合的思路也很直接：要么给模型 “加餐”，增加模型的复杂度，让它能学习更复杂的规律；要么给数据 “补全”，补充更多关键特征和数据样本，让模型有更全面的学习素材。搞懂欠拟合就会明白：好的模型不仅要 “学得会”，更要 “学得深”。
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