As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na
determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento
entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o
processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos
que “aprendem” o ruído existente nos conjuntos de dados,
caracterizando o fenômeno de sobreajuste ou overfitting.
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de
Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em
I. dividir o conjunto de dados em k partes;
II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento;
III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e
IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo.
O método acima é chamado de
