欠拟合是机器学习中的一个重要概念，指模型在训练数据上表现不佳，未能捕捉到数据的潜在规律。
这种情况通常发生在模型过于简单，无法表达复杂的特征，导致在训练集和测试集上的表现均不理想。
识别欠拟合对于模型的优化至关重要。如果模型存在欠拟合，意味着它无法有效学习数据的特征。
常见原因包括使用过于简单的模型、特征不够丰富和数据量过少。
一个典型的欠拟合场景是，当使用线性回归模型来拟合明显呈非线性关系的数据集时，模型无法捕捉数据的趋势。
随着机器学习技术的不断进步，新的算法和模型架构不断涌现，以更好地适应复杂数据的学习需求。
简单模型计算效率高，易于解释，但如果无法捕捉复杂特征，将导致预测性能低下。
在处理欠拟合时，需保持对模型复杂度的敏感性，避免因过度简化而导致性能下降。
