Overfitting e Underfitting: O que é | Como Analisar | Como Tratar
Quando criamos uma modelo de Machine Learning uma coisa muito importante que precisamos ter muita atenção é o Overfitting (Sobre Ajuste do Modelo) e o Underfitting (Sob Ajuste do Modelo) ou traduzindo para um termo mais prático seria o pouco aprendizado do modelo de Machine Learning ou então a memorização dos dados pelo nosso modelo.
Caso ocorra um Overfitting no modelo de Machine Learning teremos um grande nível de acerto em dados de treino, porém para novos dados o modelo não irá conseguir fazer as previsões de forma correta.
Caso ocorra um Underfitting no modelo de Machine Learning teremos um aprendizado muito pequeno do modelo, o que não será bom nem em dados de treino e muito menos em novos dados.
Precisamos analisar de forma detalhada nosso modelo de Machine Learning e trata-lo de forma correta para termos uma modelo bem generalizado, ou seja, um modelo que generalize bem os dados e tenha uma boa performance tanto em dados de treino como em novos dados.
Vídeos que podem te ajudar bastante:
• MACHINE LEARNING - MODELOS PREDITIVOS...
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https://docs.google.com/uc?export=dow...