Para entender o conceito de underfitting em aprendizado de máquina, precisamos considerar o desempenho do modelo em relação aos dados de treinamento e teste. - Underfitting ocorre quando um modelo é muito simples para capturar os padrões nos dados de treinamento, resultando em um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste. Agora, vamos analisar as alternativas: a) Quando o modelo é excessivamente complexo e se ajusta bem aos dados de treinamento, mas tem um desempenho fraco nos dados de teste. - Isso descreve overfitting, não underfitting. b) Quando o modelo é incapaz de aprender a partir dos dados de treinamento e apresenta baixo desempenho tanto nos dados de treinamento quanto de teste. - Esta descrição se aproxima do conceito de underfitting. c) Quando o modelo apresenta um bom desempenho tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste. - Isso não é underfitting, mas sim um bom ajuste. d) Quando o modelo tem desempenho ruim nos dados de treinamento, mas bom desempenho nos dados de teste. - Isso também não é underfitting, é uma situação incomum que pode indicar overfitting. e) Quando o modelo é simples demais e não captura padrões suficientes nos dados. - Essa descrição também se refere a underfitting, mas é mais geral. A alternativa que melhor define underfitting é a b), pois enfatiza a incapacidade do modelo de aprender a partir dos dados de treinamento e o baixo desempenho em ambos os conjuntos de dados.