Underfitting
Verificato
Aggiornato il 10/09/2026
Significato di «Underfitting»
Situazione in cui un modello è troppo semplice o poco addestrato per cogliere la struttura dei dati, con errore elevato sia sul training set sia sui dati nuovi. Indica bias alto e si contrappone all'overfitting; si mitiga aumentando la capacità del modello, aggiungendo feature o riducendo la regolarizzazione.
Fonti: Goodfellow et al., Deep Learning (cap. 5); Wikipedia EN Overfitting · Verificato il 2026-09-10
Domande frequenti su Underfitting
Cosa significa «Underfitting»?
Situazione in cui un modello è troppo semplice o poco addestrato per cogliere la struttura dei dati, con errore elevato sia sul training set sia sui dati nuovi. Indica bias alto e si contrappone all'overfitting; si mitiga aumentando la capacità del modello, aggiungendo feature o riducendo la regolarizzazione.
A quale glossario appartiene «Underfitting»?
«Underfitting» fa parte del glossario Machine Learning, nella categoria Intelligenza Artificiale di Glossario Italiano.