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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析：原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中，EXPLAIN执行计划是核心工具，而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content：区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时（如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师：激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据（如 Excel 表格、数据库表）是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比：urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求（如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师：业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段，其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑：从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中，“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例：数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下，精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析：概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中，“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师：商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值，最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
