Underfitting IA

Underfitting é a situação em que um modelo de IA não consegue aprender padrões relevantes nos dados. Isso acontece quando a estrutura do modelo é simples demais para capturar a complexidade do problema. O resultado é um desempenho fraco tanto nos dados de treinamento quanto nos dados novos, indicando que o modelo não aprendeu de verdade.

É como tentar aproximar uma curva complexa usando uma linha reta. Você cumpre a tarefa, mas ignora nuances importantes.

Underfitting é comum em pipelines iniciais, modelos com poucas features, arquiteturas simplificadas ou dados insuficientes.

Sinais de underfitting

Underfitting costuma se manifestar de forma clara, já nas primeiras rodadas de treino. Os sinais mais comuns incluem:

Baixa acurácia em treino e teste

Se o modelo não aprende nem com os dados de treinamento, dificilmente terá bom desempenho em novos dados.

Incapacidade de capturar padrões óbvios

Mesmo relações simples, como tendências lineares, ciclos ou agrupamentos evidentes, podem passar despercebidas.

Performance consistentemente ruim

Não há melhora substancial mesmo com ajustes leves de hiperparâmetros ou mais epochs de treinamento.

Como corrigir underfitting

Resolver underfitting envolve aumentar a capacidade de aprendizado do modelo ou fornecer informações mais ricas para que ele aprenda.

Aumentar a complexidade do modelo

Modelos mais profundos ou robustos conseguem representar padrões mais sofisticados. Isso pode incluir aumentar profundidade de árvores, adicionar camadas em redes neurais ou usar algoritmos mais avançados.

Adicionar features relevantes

Feature engineering é uma das maneiras mais eficazes de eliminar underfitting. Novas variáveis, transformações ou combinações podem dar ao modelo sinais mais claros de como os dados se comportam.

Treinar por mais epochs

Alguns modelos precisam de mais ciclos de aprendizado para captar padrões. Mais epochs ajudam quando o problema é baixa capacidade de ajuste inicial.

Trocar de algoritmo

Alguns métodos simplesmente não têm capacidade suficiente para determinados problemas. Migrar de regressão linear para Random Forest, ou de árvore simples para Gradient Boosting, pode resolver o problema rapidamente.

Diferença entre overfitting e underfitting

Overfitting e underfitting representam dois extremos do aprendizado de máquina. Comparar os dois ajuda a entender onde seu modelo está falhando.

Overfitting

O modelo aprende demais, memorizando dados de treinamento e falhando em dados novos por ser sensível a ruídos. É caracterizado por alta variância.

Underfitting

O modelo aprende de menos, não capturando padrões essenciais e apresentando baixa performance em qualquer conjunto de dados. É caracterizado por alto viés.

Ponto ideal

O objetivo é encontrar o equilíbrio onde o modelo generaliza bem. Esse ponto é alcançado ao ajustar complexidade, dados e hiperparâmetros até evitar ambos os extremos.