Underfitting ocorre quando o modelo

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É o problema oposto ao ajuste excessivo.

A memoriza o conjunto de treino. B possui variância excessiva por definição. C tem acurácia perfeita no teste. D é incapaz de capturar adequadamente o padrão dos dados, apresentando desempenho ruim até no treinamento. E usa necessariamente muitas features.

Qualidade

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