鲁棒性是指在不同的情况下，系统或者算法的表现稳定性和韧性。而鲁棒性差则意味着在面对异常或噪声时，系统或者算法容易出现错误。
换言之，鲁棒性差的系统或算法在实际应用中容易受到干扰，导致不可预期的错误。
鲁棒性差的系统或算法表现出来可能是不稳定的，也可能表现为偏差较大或者方差较大的情况。
例如，一个图像识别系统，在识别特定物体的时候，如果存在干扰或者变形，就可能出现无法正确识别的情况；或者在预测数值类问题时，存在输入数据的一点变化，就可能导致结果出现较大差异。
鲁棒性差的系统或算法通常由以下原因导致：
一是数据的不完整或者不准确。如果训练数据和预测数据之间存在较大差别，就可能导致模型无法准确地进行预测。
二是模型的选取和训练。如果模型选择不合适，或者训练不够充分，就可能导致模型在实际应用中无法稳定地工作。
三是算法本身存在局限性。如果算法本身无法应对复杂的问题或者存在缺陷，就可能导致鲁棒性差的表现。
为了提高系统或算法的鲁棒性，可以采用以下方法：
一是增加数据的多样性和数量。通过增加数据集的规模和种类，可以让系统或算法在实际情况下具备更好的适应性和鲁棒性。
二是采用更好的算法和模型。选择更适合实际情况的算法和模型，同时加强训练，可以提高系统或算法的鲁棒性。
三是加入合适的后处理方法。通过后处理的方式，可以对算法的输出进行修正，降低误差和偏差，提高鲁棒性。
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