Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição.
Considerando que a variância é um erro de sensibilidade para
pequenas flutuações no conjunto de treinamento, infere-se
que um baixo nível de variância pode fazer que o algoritmo
associado a um modelo de aprendizado de máquina perca as
relações relevantes entre os atributos de entrada e a variável
de saída, caracterizando o erro de overfitting, percebido na
região à direita do ponto A.
