3.[判断题]欠拟合意味着模型未充分学习数据规律。()A. 对B. 错

欠拟合是机器学习中的一个核心概念，指模型未能充分学习训练数据的规律，导致在训练集和测试集上的表现均不理想。其本质原因可能包括模型复杂度不足、训练数据量过少或训练过程未完成等。本题的关键在于理解欠拟合的定义，明确其与过拟合的区别。

欠拟合的定义：当模型无法有效捕捉数据中的潜在规律时，就会出现欠拟合现象。此时，模型对训练数据的拟合效果较差，且泛化能力也较弱。例如，使用线性模型拟合非线性数据时，模型可能因复杂度不足而欠拟合。

题目判断：题目中“欠拟合意味着模型未充分学习数据规律”的表述与定义完全一致，因此正确答案为A. 对。