什么是欠拟合（Underfitting）？

欠拟合（Underfitting）是指机器学习模型在训练过程中未能充分学习数据中的基本模式和关系，导致其在训练数据集和测试数据集上均表现不佳的现象。这种问题通常源于模型结构过于简单、特征选择不足或训练轮数不够，无法有效捕捉数据的核心分布特征，从而影响模型的整体性能和泛化能力。

在AI产品开发的实际落地中，欠拟合会直接影响产品的核心功能有效性，例如推荐系统准确率低下或图像识别模型误判频发，进而损害用户体验和商业价值。作为AI产品经理，需通过优化模型复杂度、增强特征工程或调整训练策略来预防欠拟合，确保模型在真实场景中具备稳健的泛化性能，推动产品成功部署。