訓練資料量不足Insufficient quantity of training data

資料量不足使模型訓練時能夠看到的特徵也很有限，導致訓練成效不佳。
目前的人工智慧還沒有什麼創造力，沒有推理、推論能力，若沒有大量資料，沒經過大量訓練，很難去準確預測新資料的特徵。
模型訓練的資料量越大，預測準確度越好。

不具代表性的資料Nonrepresentative training data

在機器學習中，訓練用的數據集中的資料不一定都是符合正確目標、特徵的資料，這些離群資料讓模型去了解預測目標的特點、結構，導致訓練的模型預測準確率下降
因此訓練用的數據集應該經過適當的處理，將離群的資料去除，或是做額外的處理，讓模型能夠順利訓練。

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品質不好的資料(Poor-quality data):

指的就是低品質的數據，像是有錯誤、雜訊Noise(指資料中不規則，隨機的變化)、屬性有缺失等等。解決方法可以直接去除、將雜訊過濾、修復錯誤，或是填補缺失值等等。

無關的特徵(Irrelevant features):

在整個數據集中，會有許多與我們的預測目標無關的特徵，過多的無用特徵會對模型的訓練產生負面影響， 解決的方法有特徵選擇(Feature Selection)和特徵工程(Feature Engineering)，比如說前面幾篇的文章中有提到的降維方法。