Le modèle nécessite plus de temps pour être entraîné.

Le modèle montre une excellente performance sur les données de test mais pas sur les données d'entraînement.

Le modèle présente une mauvaise performance tant sur les données d'entraînement que sur les données de test.

Le modèle a une précision parfaite sur les données d'entraînement.