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Suponha que você viajou para Manaus e em um dia agitado...
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:
A
III apenas
B
I, II e III
C
I e II apenas
D
II apenas