• 과소적합: 너무 간단한 모델은 훈련 데이터의 패턴을 제대로 학습하지 못할 수 있습니다. 테스트 세트의 성능도 그다지 좋지 않습니다.

• 과대적합: 아주 복잡한 모델은 훈련 데이터를 완벽하게 학습할 수 있습니다. 그러나 훈련 데이터에 있는 불필요한 관계들까지도 모두 학습하기 때문에 테스트 데이터를 제대로 처리하지 못합니다.

• 딱 적당함: 중간 정도로 복잡한 모델은 훈련 데이터와 테스트 데이터를 모두 잘 처리합니다.