Para entender o que é underfitting em aprendizado de máquina, precisamos considerar como um modelo se comporta em relação aos dados de treinamento e teste. Analisando as alternativas: a) O modelo é tão simples que não consegue capturar os padrões subjacentes nos dados. - Esta definição está correta, pois o underfitting ocorre quando o modelo é incapaz de aprender os padrões dos dados, geralmente por ser muito simples. b) O modelo aprende excessivamente com os dados de treinamento, resultando em alta acurácia nos dados de teste. - Isso descreve o overfitting, não o underfitting. c) O modelo aplica regularização para evitar overfitting. - A regularização é uma técnica para combater o overfitting, não está relacionada ao underfitting. d) O modelo é capaz de generalizar muito bem para dados desconhecidos. - Isso descreve um modelo bem ajustado, não um que está underfitting. e) O modelo é complexo, mas não consegue melhorar a performance em novos dados. - Isso pode se referir a overfitting, onde o modelo é complexo demais e não generaliza bem. Portanto, a alternativa correta que define o underfitting é: a) O modelo é tão simples que não consegue capturar os padrões subjacentes nos dados.