Questão de TI - Ciência de Dados e Inteligência Artificial — Conceitos Gerais de Machine Learning — IBFC 2025

Suponha que você viajou para Manaus e em um dia agitado, utilizou 4 táxis para seu transporte. Na conversa com o motorista, você pergunta para que time ele torce e os quatro taxistas afirmam torcer para o mesmo time. Você pode ficar tentado a dizer que todos os taxistas de Manaus são torcedores desse time. Esse tipo de generalização em aprendizado de máquina é chamado de “Overfitting”. Com relação à Overfitting, analise as afirmativas abaixo.

I. Uma possível solução para Overfitting é usar um modelo mais complexo, selecionando um com mais parâmetros, por exemplo, um modelo polinomial de alto grau, aumentando o número de atributos dos dados de treinamento.

II. Em árvores de decisão, o Overfitting pode ser contornado, gerando árvores com o maior número possível de nós terminais, resultando em que cada elemento do conjunto de treinamento seja classificado perfeitamente e consequentemente com maior variância.

III. A Regularização é um conjunto de técnicas que ajustam os modelos de regressão com uma função de perda que contém um termo de penalização.

Estão corretas as afirmativas: