O modelo não consegue aprender os padrões dos dados de treinamento.

O modelo se adapta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo capacidade de generalizar para novos dados.

O modelo apresenta baixa precisão em ambos os dados de treinamento e de teste.

O modelo generaliza bem em todos os dados, mas precisa de mais parâmetros para melhorar.

O modelo tem uma boa capacidade de prever resultados em novos dados sem problemas de viés.