哪些因素可能会影响机器学习模型的性能？请以markdown格式输出，内容包括但不限于4个要点，每点用星号标注。
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* **数据质量**：训练数据的准确性、完整性和代表性直接关系到模型的学习效果。如果数据存在噪声、错误或者偏差，将会严重影响模型性能。
* **特征选择**：合适的特征能够有效提升模型的预测能力。不当或过多的特征不仅增加了模型的复杂度，还可能导致过拟合或欠拟合问题。
* **算法选择**：不同的机器学习算法适用于不同类型的问题。选择与问题相匹配的算法是提高模型性能的关键。
* **超参数调优**：几乎所有机器学习算法都涉及超参数的选择。合理的超参数配置可以显著提高模型的性能，而错误的配置则可能使模型训练效果大打折扣。
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