Questão 3736454

3736454 Ano: 2025
Disciplina: TI - Ciência de Dados e BI
Banca: FUVEST
Orgão: USP

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Analista de Sistemas
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Inteligência ArtificialMachine LearningAvaliação de ModelosOverfitting e Underfitting

Em aprendizado de máquina, underfitting (subajuste) e overfitting (sobreajuste) são problemas que afetam o desempenho dos modelos. Considerando as definições apresentadas, assinale a alternativa que descreve a diferença entre esses dois problemas.

Underfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, enquanto overfitting ocorre quando o modelo não aprende o suficiente e generaliza bem para novos dados.

Overfitting acontece quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões nos dados, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e memoriza os dados de treinamento.

Underfitting ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar padrões nos dados, enquanto overfitting ocorre quando o modelo memoriza os dados de treinamento e tem baixo desempenho em novos dados.

Underfitting e overfitting são problemas opostos, mas ambos ocorrem apenas quando os dados de treinamento contêm ruídos ou inconsistências.

Underfitting e overfitting são sinônimos e indicam que um modelo está generalizando mal os dados de teste, independentemente da complexidade do modelo.

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