No desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina, a análise do espaço de hipóteses é importante para compreender a capacidade de generalização de um modelo.
Acerca dos conceitos de viés (bias), variância (variance) e dos fenômenos de subajuste (underfitting) e sobreajuste (overfitting), analise os itens a seguir:
I. Um viés alto pode ser provocado por restrições estruturais no próprio espaço de hipóteses, induzindo ao subajuste do modelo.
II. Uma das causas de sobreajuste do modelo é uma variância alta, prejudicando seu desempenho em novos dados mesmo quando o desempenho no treinamento é satisfatório.
III. O compromisso viés-variância (bias-variance trade-off) estabelece um dilema entre optar por hipóteses mais complexas com baixo viés ou hipóteses mais simples com baixa variância.
Está correto o que se afirma em