Engenharia de Software · FGV · 2025 | Questão sqc-fg122140

Engenharia de SoftwareInteligencia Artificial

Código: fg122140
Banca: FGV
Órgão: TCE-RR
Ano: 2025
Nível: Superior

Cargo: Auditor de Controle Externo - Tecnologia com Especialidade em Análise de Dados

Marcelo, auditor especializado em Análise de Dados, está estudando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (Machine Learning) para a detecção de fraudes em contas públicas. Como parte de seus experimentos, ele dividiu seu conjunto de dados em treinamento e teste. Após treinar um modelo, percebeu que os resultados apresentavam indícios de underfitting.O underfitting ocorre

Aquando o modelo se ajuste bem ao conjunto de treinamento, mas acaba por capturar não apenas os padrões, mas também os ruídos, comprometendo sua capacidade de generalização.
Bapenas quando o conjunto de treinamento não contém exemplos de todas as classes, prejudicando o desempenho do modelo em classes minoritárias.
Cquando o modelo não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados do conjunto de treinamento, resultando em um desempenho insuficiente.
Dquando a taxa de aprendizado do modelo é muito baixa, prolongando por exemplo o tempo necessário para que o modelo convirja.
Equando o modelo apresenta uma complexidade muito maior do que o necessário, levando por exemplo ao uso ineficiente de recursos computacionais.

Revelar gabarito e comentário

GabaritoC — quando o modelo não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados do conjunto de treinamento, resultando em um desempenho insuficiente.

Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.

Underfitting em Machine Learning

Gabarito: letra C. O underfitting (subajuste) ocorre quando o modelo não consegue capturar adequadamente os padrões nos dados de treinamento, resultando em desempenho insuficiente tanto no treino quanto no teste. É o oposto do overfitting.

Underfitting (subajuste): Definição (Não captura padrões do treino, Desempenho insuficiente (treino e teste)); Causa (Alta tendência (bias), Modelo muito simples); Oposto (Overfitting (captura ruídos))

Alternativa A — ❌ Incorreta

Descreve overfitting: o modelo ajusta-se bem ao treinamento mas capta ruídos, comprometendo a generalização. No underfitting, o modelo não se ajusta nem ao treinamento.

Alternativa B — ❌ Incorreta

Refere-se ao problema de desbalanceamento de classes, não ao underfitting. Underfitting independe da distribuição das classes.

Alternativa C — ✅ Correta ⟵ GABARITO

Definição correta: o modelo tem alta tendência (bias) e não aprende os padrões relevantes, gerando erros elevados.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Uma taxa de aprendizado muito baixa pode causar convergência lenta, mas é um hiperparâmetro, não a definição de underfitting.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Modelo com complexidade excessiva leva a overfitting ou ineficiência, não underfitting.

Gabarito: letra C

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