对于机器学习或者是深度学习模型来说，我们既希望这个模型能在训练数据中表现良好(训练误差)，又希望这个模型在测试集中也能有良好的表现(泛化误差)。而过拟合和欠拟合就是用来描述泛化误差的。欠拟合问题与过拟合问题，一直是模型训练中的难题，我们常常需要对这二者进行权衡，今天小编给大家整理、分享的就是欠拟合问题产生的原因以及解决办法，希望对大家有所帮助。
一、什么是欠拟合
欠拟合underfiting / high bias，就是指模型不能在训练集上获得足够低的误差，在训练集、验证集以及测试集上均表现不佳的情况。用偏差和方差来解释就是，欠拟合的时候为高偏差(偏差描述的是模型的期望输出与真实输出之间的差异)。
出现欠拟合的原因是模型尚未学习到数据的真实结构。因此欠拟合可以简单理解为：模型对训练数据的信息提取不充分，并没有学习到数据背后的规律，导致模型应用在测试集上时，无法做出正确的判断。
欠拟合，模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，不能够很好地拟合数据。
二、欠拟合解决办法
1、做特征工程，添加其他特征项，有时候欠拟合出现的原因是：特征项不够，没有足够的信息支持模型做判断。这时候我们可以通过添加其他特征项来解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”、“上下文特征”、“平台特征”等等，都能够作为特征添加的首选项。
2、添加多项式特征，这种做法在机器学习算法里面很常用，举个例子，比如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。
3、减少正则化参数，正则化的目标是：防止过拟合的，现在模型是欠拟合，就需要减少正则化参数。
4、增加模型复杂度。模型如果太简单，就不能应对复杂的任务。我们可以通过使用更加复杂的模型，来减小正则化系数。比如可以使用核函数，集成学习方法(集成学习方法boosting(如GBDT)能有效解决high bias)，深度学习等。
以上就是小编今天跟大家分享的一些欠拟合的相关知识，希望对大家处理和解决欠拟合问题有所帮助。其他机器学习和深度学习的知识，小编也会继续整理，希望大家多多关注。
CDA学员免费下载查看报告全文：2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在Excel数据分析中，数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具，而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具，它能将透视表中的数据快速可视化，帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中，人口统计学变量（如年龄、性别、学历、收入、职业等）是常见的控制变量或调节变量，其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中，日期数据的存储与显示是高频需求，而“数字日期”（如20240520、20241231、45321）是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下，“流量为王”早已升级为“留存为王”，而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中，经常会遇到“同一台服务器上，两个不同数据库（以下简称“源库”“目标库”）的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道，但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时，却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图（Box Plot）作为一种经典的数据可视化工具，广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域，核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式，其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读，揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表，但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天，“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下，用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示，2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”，最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”，往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中，切片器是连接用户与数据的核心交互工具，其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据，以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体，其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率，但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代，客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为，都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹，构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石，而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节，是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
