欠擬合是機器學習中的一個重要概念，指模型在訓練數據上表現不佳，未能捕捉到數據的潛在規律。
這種情況通常發生在模型過於簡單，無法表達複雜的特徵，導致在訓練集和測試集上的表現均不理想。
識別欠擬合對於模型的優化至關重要。如果模型存在欠擬合，意味著它無法有效學習數據的特徵。
常見原因包括使用過於簡單的模型、特徵不夠豐富和數據量過少。
一個典型的欠擬合場景是，當使用線性回歸模型來擬合明顯呈非線性關係的數據集時，模型無法捕捉數據的趨勢。
隨著機器學習技術的不斷進步，新的算法和模型架構不斷湧現，以更好地適應複雜數據的學習需求。
簡單模型計算效率高，易於解釋，但如果無法捕捉複雜特徵，將導致預測性能低下。
在處理欠擬合時，需保持對模型複雜度的敏感性，避免因過度簡化而導致性能下降。
