GabaritoE — Errado
Gabarito: Errado (E). A afirmação de que "não há overfitting" é falsa. O overfitting (superadaptação) é um problema clássico em aprendizado de máquina, no qual o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo capacidade de generalização. O próprio material de apoio menciona o overfitting em árvores de decisão:
Superadaptação (overfitting): o algoritmo de aprendizagem-em-árvore-de-decisão gera uma grande árvore quando realmente não há padrão a ser encontrado nos dados.
Portanto, a assertiva está incorreta.
Overfitting é um dos desafios centrais do aprendizado de máquina, e técnicas como poda (pruning), regularização e validação cruzada são usadas para combatê-lo.
Overfitting é um conceito fundamental; lembre-se de que ele ocorre quando o modelo "decora" os dados de treino e não generaliza. Sempre desconfie de afirmações que neguem sua existência.
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