「欠擬合」是指在機器學習和統計模型中，模型對訓練數據的擬合程度不足，導致無法捕捉數據中的潛在模式或結構。這通常發生在模型過於簡單，無法有效地學習數據的特徵，從而在預測新數據時表現不佳。欠擬合的模型通常具有較高的偏差，並且無法在訓練集和測試集上達到良好的表現。
在機器學習中，欠擬合通常被稱為「underfitting」，這是一種模型無法捕捉數據中的關鍵特徵或模式的情況。這通常是由於模型過於簡單，無法學習到數據的複雜性。欠擬合的模型在訓練集和測試集上表現都不好，無法提供準確的預測。
例句 1：
這個模型因為欠擬合而無法準確預測結果。
The model failed to make accurate predictions due to underfitting.
例句 2：
我們需要調整模型以避免欠擬合的情況。
We need to adjust the model to avoid underfitting.
例句 3：
欠擬合通常是由於模型的複雜性不足。
Underfitting is often due to insufficient model complexity.
這個術語通常用來描述模型在訓練數據上的擬合不足，導致無法有效捕捉數據中的趨勢或模式。這可能是由於模型的假設過於簡單，無法處理數據的多樣性和複雜性。
例句 1：
我們的模型在數據上顯示出擬合不足的跡象。
Our model shows signs of insufficient fitting on the data.
例句 2：
擬合不足會導致預測準確性下降。
Insufficient fitting can lead to a decrease in prediction accuracy.
例句 3：
為了解決擬合不足的問題，我們需要使用更複雜的模型。
To address the issue of insufficient fitting, we need to use a more complex model.
這是一個描述模型擬合效果不佳的術語，通常用於強調模型無法準確捕捉數據的特徵或趨勢。當模型的表現不如預期時，可能會被稱為擬合不良或擬合不足。
例句 1：
這個模型的擬合效果很差，無法提供可靠的預測。
The model has poor fitting and cannot provide reliable predictions.
例句 2：
我們需要檢查模型的參數以改善擬合效果。
We need to check the model parameters to improve the fitting.
例句 3：
擬合不良可能會導致分析結果的錯誤解釋。
Poor fitting can lead to misinterpretation of the analysis results.