Sobre vies evariancia, assinale as alternativas corretas: a) Há um trade-off, onde é necessario introduzir vies para reduzir a variancia (e vice e ...

As alternativas corretas são: a) Há um trade-off, onde é necessário introduzir vies para reduzir a variancia (e vice e versa). b) São termos oriundos da decomposição do erro total do modelo. c) A soma de vies e variancia compõem o erro irredutível do modelo. d) Estão relacionados a underfitting e overfitting do modelo, respectivamente. O vies é a diferença entre a média das previsões do modelo e o valor real que se deseja prever. Já a variancia é a variabilidade das previsões do modelo para diferentes conjuntos de dados de treinamento. O trade-off entre vies e variancia é importante para encontrar um modelo que generalize bem para novos dados. A decomposição do erro total do modelo em vies, variancia e erro irredutível ajuda a entender como o modelo está performando e onde é possível melhorá-lo. Underfitting ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar a complexidade dos dados, resultando em alto vies e baixa variancia. Overfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e se ajusta demais aos dados de treinamento, resultando em baixo vies e alta variancia.