Quando o modelo tem baixa complexidade e não captura bem os dados.

Quando o modelo ajusta tão bem aos dados de treinamento que tem baixa performance em novos dados.

Quando o modelo tem alta generalização e funciona bem em todos os contextos.

Quando o modelo utiliza dados ruidosos como variáveis independentes.

Quando o modelo ignora completamente os dados de treinamento.