Недопредставленность в машинном обучении возникает, когда обучающие данные не являются достаточными или разнообразными для создания качественной модели. Это состояние затрудняет алгоритму обобщение знаний и правильную обработку новых, ранее неизвестных данных, что негативно сказывается на точности и надежности предсказаний.