Marcelo, auditor especializado em Análise de Dados, está
estudando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina
(Machine Learning) para a detecção de fraudes em contas
públicas. Como parte de seus experimentos, ele dividiu seu
conjunto de dados em treinamento e teste. Após treinar um
modelo, percebeu que os resultados apresentavam indícios de
underfitting.
underfitting ocorre
✂️ a) quando o modelo se ajuste bem ao conjunto de treinamento,
mas acaba por capturar não apenas os padrões, mas também
os ruídos, comprometendo sua capacidade de generalização. ✂️ b) apenas quando o conjunto de treinamento não contém
exemplos de todas as classes, prejudicando o desempenho do
modelo em classes minoritárias. ✂️ c) quando o modelo não consegue capturar adequadamente os
padrões nos dados do conjunto de treinamento, resultando
em um desempenho insuficiente. ✂️ d) quando a taxa de aprendizado do modelo é muito baixa,
prolongando por exemplo o tempo necessário para que o
modelo convirja. ✂️ e) quando o modelo apresenta uma complexidade muito maior
do que o necessário, levando por exemplo ao uso ineficiente
de recursos computacionais.