未学習

未学習（アンダーフィッティング）とは、モデルが単純すぎたり学習が足りなかったりして、データの傾向すら捉えられていない状態のことです。

たとえば曲線的な関係を直線で当てはめようとすると、訓練データでもうまく当たりません。訓練誤差も汎化誤差も大きいのが特徴です。

過学習の反対の状態で、モデルを複雑にしたり学習を長くしたりして対処します。