Vamos analisar cada uma das afirmativas sobre overfitting e underfitting: ( ) Overfitting ocorre quando o modelo aprende muito bem os dados de treinamento, incluindo ruídos e detalhes específicos, mas tem um desempenho ruim em dados novos ou não vistos. É verdadeira (V). Essa é a definição correta de overfitting, onde o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento. ( ) Underfitting acontece quando o modelo é excessivamente complexo, capturando relações espúrias nos dados de treinamento. É falsa (F). Underfitting ocorre quando o modelo é muito simples para capturar a complexidade dos dados, não quando é excessivamente complexo. ( ) Um modelo com underfitting geralmente apresenta alto erro tanto no conjunto de treinamento quanto no conjunto de teste, pois não conseguiu capturar a complexidade dos dados. É verdadeira (V). Isso é correto, pois um modelo que não se ajusta bem aos dados de treinamento também terá um desempenho ruim em dados novos. ( ) Utilizar um conjunto de validação cruzada é uma técnica que pode ajudar a identificar, mas não a mitigar, o overfitting. É falsa (F). A validação cruzada pode ajudar a identificar e também a mitigar o overfitting, pois permite avaliar o desempenho do modelo em diferentes subconjuntos dos dados. ( ) A regularização (como L1 e L2) é uma técnica usada para aumentar a complexidade do modelo e combater o underfitting. É falsa (F). A regularização é usada para reduzir a complexidade do modelo e combater o overfitting, não o underfitting. Agora, vamos classificar as afirmativas: 1. V 2. F 3. V 4. F 5. F Portanto, a sequência correta é: V - F - V - F - F. Como não há uma alternativa correspondente a essa sequência, você deve verificar as opções disponíveis. Se precisar de mais ajuda, é só avisar!