Questão
ID 2978538Disciplina: Tecnologia da Informação
Assuntos: Treinamento de Modelos (Overfitting, Underfitting, Validação)
Ano: 2025 Banca: IBFC - Instituto Brasileiro de Formação e Capacitação Órgão: Tribunal de Justiça de Pernambuco
Validação e Testes é uma etapa crucial no desenvolvimento de modelos em ciência de dados. É a maneira de saber quão bom um modelo será generalizado para novos casos antes de colocá-lo em produção. Diante do exposto, analise as afirmativas abaixo.
I. Uma prática comum é quebrar o conjunto de dados em dados de treino e de teste. Ao testar o modelo no conjunto de treino, se obtém uma estimativa da porcentagem de classificação correta. Essa estimativa se chama erro de generalização do modelo.
II. É comum usar 20% dos dados para treino e 80% dos dados para teste.
III. Se o percentual de erros de treino for baixo, mas o percentual de erros de teste for alto, isso significa que o modelo está sobreajustando (overfitting) os dados de treino.
Estão corretas as afirmativas: