Sobre overfitting, underfitting e as técnicas de regularização, podemos afirmar que: I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos prediti...
Sobre overfitting, underfitting e as técnicas de regularização, podemos afirmar que:
I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
São verdadeiras:
I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
I, III e IV, apenas.
I, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
São verdadeiras:
I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento.
II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador.
III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos.
IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting.
I, III e IV, apenas.
I, apenas.
I e II, apenas.
II e IV, apenas.
II, III e IV, apenas.
💡 1 Resposta
Ed 
As afirmações verdadeiras são: I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento. III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos. IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting. Portanto, a resposta correta é: I, III e IV, apenas.
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