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

• Переобучение. 1 Модель обучается настолько хорошо на тренировочных данных, что запоминает неважные детали и «шумы» вместо того, чтобы обобщать закономерности. 1 Это приводит к тому, что при работе с новыми данными модель работает плохо. 1
• Недостаточный размер тренировочного набора. 1 Если данных для обучения мало, модель может «подстроиться» под конкретные примеры, не улавливая общую картину. 1
• Наличие шума в данных. 1 Случайные или нерелевантные данные могут ввести модель в заблуждение и привести к переобучению. 1
• Длительное обучение. 1 Если модель обучается слишком долго, она может начать «запоминать» шум и особенности тренировочных данных. 1

Также к снижению точности модели при работе с новыми данными могут приводить циклы обратной связи, когда прогнозы модели влияют на будущие метки. 2