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No contexto do aprendizado supervisionado, o balanço (trade-off) entre viés (bias) e variância (variance) representa um dos principais desafios na construção de modelos preditivos. A respeito desse conceito, assinale a alternativa correta.
Modelos com elevado viés caracterizam-se por alta complexidade matemática, gerando baixo erro no treinamento e alto erro no teste.
Modelos com elevada variância produzem estimativas estáveis quando submetidos a diferentes conjuntos de treinamento, favorecendo a generalização.
O aumento da complexidade estrutural do modelo reduz simultaneamente o viés e a variância, otimizando o desempenho preditivo.
O equilíbrio entre esses componentes decorre do aumento da quantidade de parâmetros ajustáveis do algoritmo.
A redução de um dos componentes do erro tende a ser acompanhada pelo incremento do outro, exigindo um ponto de equilíbrio para minimizar o erro total.