Questão de Informática · CEBRASPE PF 2025 (nº 95)

Overfitting é quando o modelo decora os dados de treino em vez de aprender o padrão geral — ele vai muito bem nos dados que já viu, mas falha em dados novos. É um problema clássico e central em aprendizado de máquina, não algo inexistente.

• Correta: Errado. O item afirma categoricamente que "não há overfitting", mas overfitting é justamente um dos riscos mais comuns e estudados nessa área — a frase nega um fenômeno real e bem documentado.

Como ficaria certo: "Em aprendizado de máquina, há overfitting quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treino e perde capacidade de generalização."