Questão FC94688
Julgue o item a seguir, relativos a aprendizado supervisionado. A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão, no que se r
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2022
A despeito do alto grau de aplicabilidade das técnicas de regularização na classificação e na regressão, no que se refere à sua acurácia, tais técnicas tendem a causar o sobreajuste (overfitting) devido à influência de coeficientes responsáveis por flutuações excessivas.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está errada porque as técnicas de regularização, como Lasso e Ridge, têm como objetivo justamente prevenir o sobreajuste (overfitting) em modelos de aprendizado supervisionado. Elas fazem isso ao penalizar a complexidade do modelo, reduzindo a influência de coeficientes que podem levar a flutuações excessivas nos dados. Com isso, a regularização ajuda a melhorar a generalização do modelo em novos dados, aumentando a acurácia em testes fora da amostra de treinamento.
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