Questão FC94888
Acerca de conceitos de modelagem preditiva e algoritmos de classificação, julgue o item a seguir. O dilema bias-variância é evitado quando o treinamento é feito de modo que o model
Inteligência Artificial (IA)
CEBRASPE (CESPE) · 2021
O dilema bias-variância é evitado quando o treinamento é feito de modo que o modelo capture todas as irregularidades estatísticas dos dados, com uma quantidade maior de rodadas de treinamento.
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Gabarito
Errado
Comentário do professor
Comentário: A afirmação está errada porque capturar todas as irregularidades estatísticas dos dados durante o treinamento pode levar ao overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalização para novos dados. O dilema bias-variância refere-se à necessidade de equilibrar a complexidade do modelo (que pode levar a um alto viés se for muito simples e a alta variância se for muito complexo). Portanto, aumentar a quantidade de rodadas de treinamento não é uma solução para evitar o dilema, pois a qualidade do modelo depende mais do equilíbrio entre viés e variância do que da quantidade de treinamento.
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