Le modèle prend trop de temps pour être entraîné sur les données.

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

Le modèle est tellement bien ajusté aux données d'entraînement qu'il échoue à bien généraliser sur de nouvelles données.

Le modèle est trop simple et ne peut pas capturer la structure sous-jacente des données