A partir dos conhecimento sobre overfitting e underfitting pode-se afirmar que a alternativa correta é a e) I, III e IV, apenas, visto que:

• I. Overfitting corresponde ao comportamento de modelos preditivos que não generalizam bem além dos dados de treinamento. (verdadeira)
• II. Underfitting é uma característica dos modelos de classificação que favorece o desempenho preditivo do estimador. (falsa)
• III. Tanto overfitting quanto underfitting prejudicam a generalização dos modelos preditivos. (verdadeira)
• IV. Técnicas de regularização podem ser utilizadas para evitar overfitting. (verdadeira)

O que é overfitting?

O overfitting é um problema comum em modelos de machine learning, que ocorre quando um modelo se adapta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para dados novos. Isso acontece quando o modelo é muito complexo e contém muitos parâmetros, o que faz com que ele se ajuste perfeitamente aos dados de treinamento, incluindo os ruídos e a variabilidade aleatória presentes nos dados.

Como resultado, o modelo tem um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas falha em generalizar para dados desconhecidos. Overfitting é comum em modelos com muitas features (variáveis) e poucas amostras, e é importante evitá-lo para que o modelo possa generalizar bem para dados futuros.

Saiba mais sobre overfitting em:

brainly.com.br/tarefa/54823863

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