El ajuste insuficiente es otro tipo de error que se produce cuando el modelo no puede determinar una relación significativa entre los datos de entrada y de salida. Obtendrá modelos con ajuste insuficiente si no se han entrenado durante el tiempo adecuado en una gran cantidad de puntos de datos. Diferencias entre un ajuste insuficiente y un sobreajuste Los modelos de ajuste insuficiente experimentan un sesgo elevado, ya que arrojan resultados inexactos tanto para los datos de entrenamiento como para el conjunto de pruebas. Por otro lado, los modelos de sobreajuste experimentan una gran varianza: arrojan resultados precisos para el conjunto de entrenamiento, pero no para el conjunto de prueba. Un mayor entrenamiento del modelo genera menos sesgo, pero la varianza puede aumentar. Los científicos de datos tienen como objetivo encontrar el punto óptimo entre el ajuste insuficiente y el sobreajuste al ajustar un modelo. Un modelo con el ajuste adecuado puede establecer rápidamente la tendencia dominante para los conjuntos de datos visibles y no vistos.