Quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões dos dados.

Quando o modelo se ajusta de forma excessiva aos dados de treinamento.

Quando o modelo generaliza bem para novos dados.

Quando o modelo apresenta um erro de treinamento baixo, mas um erro de validação alto.

Quando o modelo falha em aprender com os dados de treinamento.