Questão nº 75
Questão de Engenharia Elétrica/Eletrônica · CEBRASPE PF 2025 (nº 75)
Julgue os itens subsequentes, a respeito de regressão logística.
O algoritmo de minimização da função custo do processo de aprendizado supervisionado aplicado à regressão logística com a hipótese do modelo definida a partir da função sigmoide não é imune ao overfitting, que pode ser mitigado por meio de técnica de regularização.
Resposta comentada
Overfitting é quando o modelo decora os dados de treino em vez de aprender o padrão geral, errando em dados novos. A regularização é uma técnica que adiciona uma penalidade na função custo para "encurtar" os pesos do modelo, forçando uma solução mais simples e generalizável.
- Correta: Certo. A regressão logística, mesmo usando a função sigmoide, ajusta seus parâmetros por minimização de custo e pode sim sofrer overfitting; a regularização (como L1 ou L2) é exatamente a mitigação padrão para esse problema.
Fica de olho: a banca pode tentar inverter a lógica dizendo que a sigmoide ou a minimização de custo "por si só" já evita overfitting — isso é falso, pois a complexidade do modelo (número de features ou polinômios) é o que causa o overfitting, e a regularização é o remédio.
Fonte: CEBRASPE PF 2025 Perito Criminal Federal - Engenharia Elétrica/Eletrônica. Reproduzida para fins de estudo.