O desempenho de modelos de aprendizado de máquina está intrinsecamente relacionado ao equilíbrio entre viés e variância. Modelos com alto viés tendem a simplificar excessivamente o problema, resultando em subajuste (underfitting), enquanto modelos com alta variância podem capturar ruído nos dados de treinamento, levando ao sobreajuste (overfitting). Para mitigar esses problemas, diversas técnicas de regularização podem ser empregadas, ajustando a complexidade do modelo e melhorando sua capacidade de generalização.
Considerando os conceitos de compensação viés-variância, sobreajuste, subajuste e técnicas de regularização, é correto afirmar que: