A respeito do aprendizado de máquina supervisionado, uma situação que pode ocorrer é o underfitting. A respeito dessa situação, selecione a opção c...

A opção correta é: "Ocorre quando o modelo fica superespecializado nos dados de treinamento." O underfitting é uma situação que ocorre quando o modelo não consegue se ajustar adequadamente aos dados de treinamento, ou seja, o modelo não consegue capturar a complexidade dos dados. Isso pode acontecer quando o modelo é muito simples ou quando há poucos dados de treinamento. Quando ocorre o underfitting, o modelo não consegue generalizar bem para novos dados, o que pode levar a resultados imprecisos. Para evitar o underfitting, é possível aumentar a complexidade do modelo ou adicionar mais dados de treinamento.