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Exercício de Fixação - Overfitting_ 14 - Machine Learning (2025)01

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Raissa Blunck

em

Ferramentas de estudo

Questões resolvidas

O overfitting consiste em se ter uma hipótese (h) tão ajustada aos dados de treinamento que ela perde sua capacidade de generalização para novos dados além dessa base. Neste caso, o erro obtido com a base de validação é maior que o erro obtido no treinamento.
Diz-se que uma árvore de decisão sofreu overfitting se
erro validação (h) - erro treinamento (h) > limiar determinado
erro treinamento (h) = 0
erro validação (h) > erro treinamento (h)
erro validação (h)/erro treinamento (h) < 1

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Questões resolvidas

O overfitting consiste em se ter uma hipótese (h) tão ajustada aos dados de treinamento que ela perde sua capacidade de generalização para novos dados além dessa base. Neste caso, o erro obtido com a base de validação é maior que o erro obtido no treinamento.
Diz-se que uma árvore de decisão sofreu overfitting se
erro validação (h) - erro treinamento (h) > limiar determinado
erro treinamento (h) = 0
erro validação (h) > erro treinamento (h)
erro validação (h)/erro treinamento (h) < 1

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Exercício de Fixação - Overfitting
Entrega Sem prazo
Pontos 1
Perguntas 1
Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 5 Menos de 1 minuto 1 de 1
MAIS RECENTE Tentativa 5 Menos de 1 minuto 1 de 1
Tentativa 4 Menos de 1 minuto 0 de 1
Tentativa 3 Menos de 1 minuto 0 de 1
Tentativa 2 2 minutos 0 de 1
Tentativa 1 Menos de 1 minuto 0 de 1
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 1 de 1
Enviado 8 nov em 22:05
Esta tentativa levou Menos de 1 minuto.
Pergunta 1
1 / 1 pts
 erro validação (h) > erro treinamento (h)
Correta
 erro validação (h) - erro treinamento (h) > limiar determinado
 erro validação (h)/erro treinamento (h)

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