Underfitting e Overfitting: O que são?
Underfitting ocorre quando um modelo é muito simples e não consegue capturar os padrões nos dados, resultando em um ajuste pobre. Já o overfitting ocorre quando um modelo é muito complexo e memoriza os dados de treinamento, em vez de aprender os padrões subjacentes.
A Raiz do Problema: Erro de Viés e Variância
A causa raiz desses problemas é atribuída a dois tipos de erro: viés e variância. O viés se refere à diferença entre os valores previstos e os valores reais. Um alto viés leva ao underfitting, onde o modelo simplifica demais os dados e não reconhece padrões. Já a variância se refere à variabilidade nas previsões para cada valor no conjunto de dados. Uma alta variância leva ao overfitting, onde o modelo memoriza os dados de treinamento em vez de aprender a complexidade e padrões subjacentes.
O Trade-Off entre Viés e Variância
O modelo ideal deve ter tanto baixo viés quanto baixa variância, o que é conhecido como o trade-off entre viés e variância. Um gráfico que ilustra esse trade-off mostra que à medida que a complexidade do modelo aumenta, o viés diminui, mas a variância aumenta. O objetivo é encontrar a complexidade ideal que minimize tanto a variância quanto o viés, resultando no menor erro total.
A Solução
A melhor maneira de lidar com o underfitting e overfitting é encontrar a complexidade ideal do modelo que reduz tanto a variância quanto o viés, minimizando o erro total. Isso pode ser alcançado ajustando a complexidade do modelo para encontrar o equilíbrio perfeito entre a capacidade de capturar padrões e a capacidade de evitar a memorização dos dados de treinamento.