Com o objetivo de minimizar os riscos na concessão de cré

A underfitting, que se caracteriza pelo classificador estar subajustado aos exemplos do mundo real; B overfitting, que se caracteriza pelo classificador estar superajustado aos exemplos de treinamento; C undersampling, que se caracteriza pela quantidade de exemplos do mundo real ser pequena; D oversampling, que se caracteriza pela quantidade de exemplos de treinamento ser excessiva; E outliers, que se caracteriza pela presença de exemplos do mundo real muito distintos dos exemplos de treinamento.