O que é Underfitting

Underfitting é um conceito importante em aprendizado de máquina que se refere ao desempenho ruim de um modelo em dados de treinamento, incapaz de capturar os padrões subjacentes dos dados.

Essa situação normalmente ocorre quando o modelo é muito simples para expressar características complexas, levando a um desempenho ruim tanto no conjunto de treinamento quanto no conjunto de teste.

Identificar o underfitting é crucial para a otimização do modelo. Se um modelo sofre de underfitting, isso significa que ele não pode aprender efetivamente as características dos dados.

Causas comuns incluem o uso de modelos excessivamente simples, características insuficientes e uma quantidade pequena de dados.

Um cenário típico de underfitting ocorre quando um modelo de regressão linear é usado para ajustar um conjunto de dados que apresenta claramente uma relação não linear.

À medida que a tecnologia de aprendizado de máquina continua a evoluir, novos algoritmos e arquiteturas de modelos estão surgindo para melhor se adaptar às necessidades de aprendizado de dados complexos.

Modelos simples são computacionalmente eficientes e fáceis de interpretar, mas podem levar a um desempenho preditivo fraco se não capturarem características complexas.

Ao abordar o underfitting, é essencial manter a sensibilidade à complexidade do modelo e evitar a simplificação excessiva que pode degradar o desempenho.