Quando o modelo tem mais variáveis independentes do que dependentes.

Quando os dados de treinamento possuem um número desigual de exemplos de cada classe.

Quando o modelo é excessivamente simples.

Quando o modelo é capaz de classificar todas as classes com a mesma precisão.

Quando as classes são compostas por uma grande quantidade de dados rotulados.