Durante o treinamento de um modelo de aprendizado ...

Q: Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.Isso indic

A) normalização incorreta dos dados, já que o modelo é muito simples para capturar as relações subjacentes nos dados. | B) escolha incorreta do algoritmo, já que isso resulta em baixa precisão no conjunto de treinamento e no conjunto de teste. | C) underfitting, já que a quantidade de dados é insuficiente, resultando em alta variabilidade nos resultados e baixa precisão no conjunto de teste. | D) overfitting, já que o modelo é excessivamente ajustado aos dados de treinamento. | E) falta de dados suficientes, já que resulta em desempenho insatisfatório tanto no treinamento quanto no teste.

457941200557351

Ano: 2024Banca: FGVOrganização: EPEDisciplina: Geografia Geral e HumanaTemas: Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto | Cartografia

Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, percebe-se que o modelo tem uma alta precisão no conjunto de treinamento, mas uma baixa precisão para o conjunto de novos dados.

Isso indica um(a)

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Durante o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina, perce...

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