Почему модель становится менее точной при работе с новыми данными?

Несколько причин, по которым модель может становиться менее точной при работе с новыми данными:

• Переобучение. blog.skillfactory.ru Модель обучается настолько хорошо на тренировочных данных, что запоминает неважные детали и «шумы» вместо того, чтобы обобщать закономерности. blog.skillfactory.ru Это приводит к тому, что при работе с новыми данными модель работает плохо. blog.skillfactory.ru
• Недостаточный размер тренировочного набора. blog.skillfactory.ru Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. blog.skillfactory.ru
• Наличие шума в данных. blog.skillfactory.ru Случайные или нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. blog.skillfactory.ru
• Длительное обучение. blog.skillfactory.ru Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. blog.skillfactory.ru

Также к снижению точности модели при работе с новыми данными могут приводить циклы обратной связи, когда прогнозы модели влияют на будущие метки. datascience.stackexchange.com