¿Qué es el subajuste?

El subajuste (underfitting) es el problema contrario: el modelo no ha estudiado suficiente y nunca ha entendido de verdad el patrón.

Imagínalo así: Un alumno que apenas ha abierto su libro y solo recuerda un dato muy básico se manejará mal tanto en los ejercicios como en el examen real — porque nunca ha captado el patrón desde el principio.

Ejemplos:

• Intentar predecir el precio de una casa usando solo «¿la puerta de entrada es azul?» — una pista demasiado simple
• Un modelo con muchísimos menos ejemplos de los necesarios para encontrar un patrón real

¿Entonces? El subajuste significa que el modelo es demasiado simple o no ha tenido suficientes buenos ejemplos — la solución suele ser mejores variables o más entrenamiento.