Um time de ciência de dados utilizou um modelo linear para resolver uma tarefa de análise de dados financeiros provenientes de diferentes unidades de uma organização. Um membro do time, que não participou da modelagem, testa o modelo e verifica que ele apresenta um péssimo resultado. Preocupado, ele busca os resultados apresentados no treino e pode concluir que ocorreu:
- A underfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e a redução do tempo de treinamento
- B underfitting, se o resultado do treino também foi péssimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo menos complexo e métodos de validação cruzada
- C overfitting, se o resultado do treino também foi péssimo. Uma possível solução é a utilização de técnicas de regularização e métodos de validação cruzada
- D overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo menos complexo e métodos de validação cruzada
- E overfitting, se o resultado do treino foi ótimo. Uma possível solução é a utilização de um modelo mais complexo e o aumento do tempo de treinamento.