Underfitting (Unteranpassung)

Grundlagen

Modell ist zu simpel; erkennt Muster nicht.

Underfitting liegt vor, wenn die Modellkapazität oder das Feature-Design nicht ausreicht, um Muster zu erfassen.

Anzeichen: schlechte Leistung auf Training und Test.
Lösungen: komplexere Modelle, bessere Features, längeres Training, Hyperparameter-Tuning.