O modelo ajusta excessivamente os dados de treinamento, mas falha em generalizar.

O modelo aprende adequadamente os padrões dos dados de treinamento e teste.

O modelo não consegue aprender os padrões dos dados de treinamento, resultando em baixa precisão tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.

O modelo tem uma complexidade muito alta, tornando-o propenso ao overfitting.

O modelo não pode ser treinado adequadamente.