未学習

未学習(アンダーフィッティング)は、モデルが単純すぎたり学習が不足していたりして、訓練データのパターンすら捉えきれていない状態です。訓練データでもテストデータでも精度が低いのが特徴で、データに過剰適合する過学習の逆にあたります。モデルを複雑にする、学習を長くする、特徴量を増やすなどで改善します。

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