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#3404739

Overfitting ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta tão bem aos dados de treinamento que começa a capturar não apenas os padrões gerais, mas também os ruídos e variações específicas desses dados. Isso resulta em um modelo que tem um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas que não consegue realizar generalizações para novos dados. Qual das seguintes abordagens é mais eficaz para mitigar o problema de overfitting em modelos de aprendizado de máquina?

  • Aumentar a complexidade do modelo adicionando mais parâmetros, para capturar mais nuances nos dados de treinamento.
  • Reduzir o conjunto de dados de treinamento para simplificar a base de conhecimento do modelo.
  • Aplicar uma técnica de regularização que penalize a complexidade excessiva do modelo.
  • Utilizar um conjunto de validação maior que o conjunto de treinamento, para melhorar a generalização do modelo.
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