Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 1
0

Questão

Na área de finanças, árvores de decisão ajudam a analisar crédito, avaliando se um cliente é elegível para um empréstimo ou prevendo riscos de inadimplência. Elas classificam dados de clientes com base em histórico de pagamentos, renda e outros fatores, tornando o processo mais eficiente e fundamentado.

De acordo com o apresentado, sobre o aprendizado de máquina, analise o que caracteriza o problema de underfitting em um modelo treinado e assinale a alternativa correta.
A) O modelo é excessivamente complexo, ajustando-se muito bem aos dados de treinamento, mas falhando em generalizar para novos dados.
B) O modelo apresenta alta variância, refletindo resultados inconsistentes em diferentes conjuntos de teste.
C) O modelo não consegue capturar padrões suficientes nos dados, apresentando baixo desempenho tanto no conjunto de treinamento quanto nos dados de teste.
D) O modelo possui um desempenho elevado no conjunto de treinamento, mas apresenta resultados insatisfatórios em novos dados.
E) O modelo tem baixa variância e alta capacidade, mas ainda assim falha ao ser aplicado a novos dados.
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