No contexto de Aprendizado de Máquina, o que significa "Underfitting"?
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"Underfitting" é um termo utilizado no campo do Aprendizado de Máquina (Machine Learning) para descrever uma situação na qual um modelo de machine learning não é capaz de capturar bem as relações presentes nos dados de treinamento e, como resultado, apresenta um desempenho insatisfatório tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste.

Isso ocorre quando um modelo é muito simples ou possui uma capacidade de representação limitada para lidar com a complexidade dos dados. Como resultado, ele não consegue se ajustar adequadamente aos padrões subjacentes nos dados de treinamento. O modelo subajustado geralmente tem um alto erro de treinamento e tende a fazer previsões imprecisas para novos dados.

Para resolver o problema de underfitting, é necessário ajustar a complexidade do modelo, tornando-o mais capaz de aprender os padrões nos dados. Isso pode envolver o uso de modelos mais complexos, a seleção de recursos relevantes, o aumento do tamanho do conjunto de dados de treinamento ou a otimização dos hiperparâmetros do modelo.

É importante encontrar um equilíbrio, pois um modelo muito complexo também pode levar ao "overfitting", que é o oposto do underfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados. O objetivo é encontrar um modelo que esteja bem ajustado aos dados, capturando os padrões subjacentes sem superajustar ou subajustar.
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