underfitting, já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste.

overfitting, já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento.

normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados.

escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste.

falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.