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Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de...
Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.
Isso indica um(a)
A
underfitting, já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste.
B
overfitting, já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento.
C
normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados.
D
escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste.
E
falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.