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（1）建模样本选取有误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则
（2）样本噪音干扰过大，使得机器将学习了噪音，还认为是特征，从而扰乱了预设的分类规则
（3）假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立
（4）参数太多，模型复杂度过高
（5）对于tree-based模型，如果我们对于其深度与split没有合理的限制，有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集
（6）对于神经网络模型：1.权值学习迭代次数太多(Overtraining)，2。BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面
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