请将以下内容总结到5句话以内，尽量保留数学概念：
不管哪一类对口音敏感的统计模型，一般来说都会有召回率下降和准确率下降的常见问题，不过如果使用的数据集质量较差必然会影响模型最终的效果。基础数据集是否干净时常影响到模型的准确性，数据有可能被人为过度处理，像文字匹配中的斷字一样，被人为分割出来去除噪音从而改善清洁度。而过拟合问题是经常遇到的现象，它指模型在训练数据上表现非常好，而在测试集上的表现或许便不如人意，这时候可以通过对过采样处理或者调节模型参数的方式解决问题。总的来说，模型的复杂进步可能会招致潜在的性能不稳定。
user
数学模型在处理对口音敏感的数据时，常常面临召回率下降和准确率下降的问题。数据集的质量直接影响模型的准确性，不洁净的数据可能导致人为过度处理，进而影响模型表现。过拟合是常见问题，表现为模型在训练数据上表现良好，却在测试集上表现不佳，可以通过过采样或调整参数来解决。模型的复杂进步可能带来性能不稳定的风险。改善数据集的清洁度和均衡训练与测试数据是提高模型效果的关键。
assistant