IA PARA EFP • MÓDULO 3

Complexidade do modelo: Subajuste, sobreajuste e regularização L2

Como o grau polinomial e a penalização (λ) controlam a capacidade de generalização.

🎯 Learning Outcomes / Ishodi učenja:
  • Reconhecer subajuste (grau d = 1) em conjuntos não lineares.
  • Observar sobreajuste (grau elevado) em que a curva decora o ruído.
  • Compreender como a regularização L2 Ridge (λ) evita oscilações descontroladas.
  • Acompanhar o Erro Quadrático Médio (MSE) no treino e na validação.

Uma reta não consegue captar sinais periódicos ou parabólicos (subajuste). Porém, um polinómio de ordem elevada curva-se sobre cada ponto ruidoso (sobreajuste). A regularização (λ) penaliza pesos extremos e restaura uma generalização suave.

J(w) = MSE + λ ∑ w_j²

A penalização L2 equilibra qualidade de ajuste e simplicidade do modelo.

🔬 Interactive Laboratory / Interaktivna laboratorija:

🔍 Guided Investigation / Istraživački zadatak:
  1. Subajuste: Defina o grau d = 1. Compare o MSE de treino e de validação.
  2. Sobreajuste: Defina o grau d = 7 com λ = 0. Repare nas oscilações violentas nos extremos.
  3. Regularização: Aumente λ para 0,05. Observe como a curva se suaviza e o MSE de validação diminui.