Underfitting es un término utilizado en el aprendizaje automático que se refiere a un modelo que no puede capturar la complejidad de los datos de entrenamiento y, por lo tanto, no se ajusta adecuadamente a ellos. En otras palabras, el modelo es demasiado simple y no es capaz de capturar las relaciones subyacentes entre los datos de entrada y las etiquetas de salida.

Cuando un modelo subajusta, es posible que tenga un alto sesgo (bias), lo que significa que está demasiado simplificado y no puede modelar adecuadamente la complejidad de los datos de entrada. El resultado es un modelo que tiene un bajo rendimiento en los datos de entrenamiento, así como en los datos de prueba o validación.

El underfitting puede ocurrir debido a varias razones, como la selección de un modelo inadecuado, el uso de características irrelevantes, la falta de datos de entrenamiento suficientes, la utilización de un proceso de entrenamiento insuficiente, entre otros.

Para solucionar el problema del underfitting, es posible utilizar técnicas como el aumento de datos, la selección de características relevantes, la selección de modelos más complejos, la regularización, y la optimización de hiperparámetros. Estas técnicas ayudan a mejorar el rendimiento del modelo y a evitar que subajuste los datos de entrenamiento.