Overfitting ocorre quando um modelo de
aprendizado de máquina se ajusta tão bem aos
dados de treinamento que começa a capturar não
apenas os padrões gerais, mas também os ruídos
e variações específicas desses dados. Isso resulta
em um modelo que tem um desempenho excelente
nos dados de treinamento, mas que não consegue realizar generalizações para novos dados. Qual das
seguintes abordagens é mais eficaz para mitigar o
problema de overfitting em modelos de aprendizado de máquina?