# Unteranpassung

Eintrag: term-underfitting · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

[Im Atlas lesen](https://theaiatlas.org/de/ideas/underfitting/) · [Vollständige Quellennotizen](https://theaiatlas.org/de/evidence.html#idea-underfitting) · [JSON](https://theaiatlas.org/records/term-underfitting.json) · [Festgehaltenes vollständiges Datenpaket](https://theaiatlas.org/editions/e74392d479c0e7da8636a7d6a0454d03510df86ffca9931eb86babd952665ca5/data.json)

Pfad im Datenpaket: `/glossary/98`. Geprüft: 2026-09-15.

> Dieser redaktionell ausgewählte Atlas entstand mit KI-Unterstützung. Er ist keine Vollerhebung, ordnet keine Zugehörigkeiten zu und wurde nicht unabhängig auf Richtigkeit geprüft.

> Koordinaten und Bereiche fassen öffentliche Positionen zusammen. Sie sind keine Wahrscheinlichkeiten, Ranglisten, statistischen Intervalle oder Maße für die Sicherheit eines Unternehmens.

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> Der Quellenstichtag der Ausgabe, das Prüfdatum eines Akteurs und das Veröffentlichungsdatum einer Quelle haben unterschiedliche Bedeutungen. Null bedeutet nicht verfügbar, nicht den Zahlenwert null.

## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Die Veröffentlichungsdaten sind nicht bekannt.

Neueste datierte Quelle: nicht verfügbar. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Ein Modell erfasst schon in seinen Trainingsbeispielen zu wenig vom zugrunde liegenden Muster.

Aussage: claim-term-underfitting-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-underfitting](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#underfitting) · [glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## /definition

Mögliche Ursachen sind ein ungeeigneter Modellaufbau, fehlende nützliche Eingaben oder zu wenig Training. Das sind unterschiedliche Probleme. Mehr Beispiele allein beheben die Ursache daher nicht unbedingt.

Aussage: claim-term-underfitting-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-underfitting](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#underfitting)

## /placement

Prüfe vor dem Vergleich mit neuen Daten, ob der Fehler bereits im Training auftritt.

Aussage: claim-term-underfitting-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[glossary-model-overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

## /distinction

Unteranpassung ist kein anderes Wort für ein kleines Modell. Sie beschreibt eine unzureichende Anpassung an Aufgabe und verfügbare Daten.

Aussage: claim-term-underfitting-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-model-underfitting](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#underfitting)

## Herkunft der Quellen

### glossary-model-underfitting

[Machine Learning Glossary](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#underfitting)

Google for Developers · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: ohne Datum · Aktualisiert: 2026-04-10 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Eintrag zur Unteranpassung und aufgeführte Ursachen gelesen. Aktualisierungsdatum folgt der Glossarseite; erstes Erscheinungsdatum unbekannt. Ein Begriff zur Fehleranalyse, kein Befund über ein aufgeführtes Modell.

Keine Archivprüfung dokumentiert.

### glossary-model-overfitting

[Overfitting](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/overfitting)

Google for Developers · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: ohne Datum · Aktualisiert: 2025-12-03 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Leistung auf Trainingsdaten und neuen Daten, Vergleich mit Unteranpassung und Generalisierungskurven gelesen. Beispielkurven sind kein Beleg über ein bestimmtes Modell.

Keine Archivprüfung dokumentiert.