在Python机器学习中，欠拟合（Underfitting）是指模型在训练数据上的表现不佳，同时在测试数据上的表现也较差。这通常意味着模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式。以下是一些解决欠拟合问题的方法：
增加模型复杂度：
特征工程：
减少正则化：
增加训练数据：
减少训练轮次：
使用集成方法：
调整超参数：
检查数据预处理：
使用不同的损失函数：
检查模型假设：
解决欠拟合问题时，重要的是要逐步尝试上述方法，并监控模型在验证集上的性能，以确保所做的更改能够提高模型的泛化能力。
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