Экстраполяция может привести к ошибкам в прогнозах в следующих случаях:

• Модель не способна интерпретировать или обобщать необычные данные, которые далеки от того, для чего она была обучена. 1
• Модель слишком простая и не способна справляться со сложностью данных. 1
• Модель слишком сложная и тесно связана с данными, из-за чего испытывает трудности с прогнозированием новых данных, выходящих за рамки её диапазона обучения. 1
• Алгоритмы машинного обучения зацикливаются на данных, на которых они были обучены, что затрудняет им делать правильные прогнозы относительно новых, невидимых данных. 1
• Экстраполяция применяется в условиях высокой волатильности и неопределённости. 5

Чтобы уменьшить риск неверных выводов, при анализе данных и построении прогностических моделей следует учитывать эту проблему и принимать во внимание все возможные переменные. 2