O overfitting, ou sobreajuste, ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta excessivamente aos dados de treinamento. Isso significa que ele aprende não apenas os padrões gerais, mas também o "ruído" e as flutuações específicas dos dados de treinamento, o que prejudica sua capacidade de generalizar para novos dados. Analisando as alternativas: a) Quando o modelo não consegue aprender os padrões dos dados de treinamento. - Isso descreve o underfitting, não o overfitting. b) Quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados. - Esta é a definição correta de overfitting. c) Quando o modelo tem uma baixa precisão em dados de treinamento e de teste. - Isso também não descreve overfitting, mas sim um modelo que não está aprendendo bem. d) Quando o modelo é muito simples e não consegue capturar os padrões. - Isso descreve o underfitting, não o overfitting. e) Quando o modelo falha na previsão dos dados de treino devido ao uso de um kernel inadequado. - Isso é específico a métodos de kernel e não define overfitting. Portanto, a alternativa correta é: b) Quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados.