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Exercício de Fixação - Overfitting_ 14 - Machine Learning (2025)4

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Raissa Blunck

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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 4 Menos de 1 minuto 0 de 1
MAIS RECENTE 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: 0 de 1
Enviado 8 nov em 22:05
Esta tentativa levou Menos de 1 minuto.
Incorreta
Pergunta 1
0 / 1 pts
 erro validação (h)/erro treinamento (h) erro treinamento (h)
 erro validação (h) - erro treinamento (h) > limiar determinado
 erro treinamento (h) = 0
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.
Pontuação do teste: 0 de 1
Diz-se que uma árvore de decisão sofreu overfitting se
https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=4
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https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=2
https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=1

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