Underfitting
When a model is too simple to capture the pattern, and is wrong on training and new data alike.
Underfitting é a falha oposta ao overfitting: o modelo não aprendeu o suficiente. Os sintomas são notas ruins em todo lugar, e as correções são mais capacidade, features melhores, treino mais longo ou um regularizador menos agressivo.
Na prática: Ajustar uma reta a dados que claramente fazem curva.