1. StatistiquesUtiliser un modèle statistique qui a trop peu de paramètres par rapport à la taille de l’échantillon.Ainsi, un modèle linéaire de satisfaction individuelle risque de sous-ajuster : la réalité est tout simplement plus complexe que le modèle, c’est pourquoi ses prédictions risquent d’être inexactes, même sur les exemples d’apprentissage.