Enunciado
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.
O underfitting ocorre
Alternativas
- 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.
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