Nos modelos de aprendizado de máquina, existem dois problemas básicos que devem ser considerados. O primeiro problema é o sobreajuste (overfitting) que acontece quando se tem um modelo com bom desempenho com os dados treinados, mas que não trabalha bem com novos dados. Já o segundo problema, é o sub-ajuste (underfitting) que já sequer trabalhar com os dados de treino e, consequentemente, na aplicação em si. Para isso, é necessário implementar modelos que sejam equilibrados para atender as demandas. Considerando essas afirmações e a figura a seguir, selecione a alternativa que melhor associa o problema com os dados dispostos no espaço com a solução equilibrada, com sub-ajuste e sobreajuste de acordo com sua indicação (I, II e III).



Fonte: IFSP, 2022.