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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 https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=4 https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=3 https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=2 https://pucminas.instructure.com/courses/175926/quizzes/449172/history?version=1