"Você é um especialista em Ciência de Dados. Um colega júnior está enfrentando um problema comum de *troubleshooting*: um modelo de Machine Learning que ele treinou está apresentando uma performance muito baixa (ex: acurácia de 55% em um problema de classificação binária com classes balanceadas) em dados de teste, mas a performance no conjunto de treino é quase perfeita (ex: acurácia de 99%). Ele já verificou se há erros de digitação nos nomes das colunas e se os dados de treino e teste vêm da mesma distribuição.

Gere uma resposta detalhada e didática para ele, abordando as 3 causas mais prováveis para esse cenário, com uma breve explicação para cada uma. Para cada causa, sugira pelo menos 2 ações práticas e iterativas que ele pode tomar para investigar e resolver o problema, priorizando as mais comuns e eficazes. Estruture sua resposta com clareza, usando títulos e marcadores para facilitar a leitura. O tom deve ser encorajador e instrutivo."