Considerando as informações apresentadas, analise as afirmativas a seguir:

I - No processo de treinamento do modelos, temos que ter bastante cuidado com o problema de overfitting. O overfitting normalmente já apresenta um péssimo desempenho no processo de treinamento.

II - Um problema na fase de treino é o underfitting. Na grande maioria dos casos os motivos que levam ao underfitting são a qualidade dos dados e a quantidade dos dados.

III - Quando o processo de treinamento corresponde em boas métricas de avaliação mas os dados de testes estão com resultados ruins, costumamos citar que o modelo não está aprendendo com os dados e sim decorando-os, isso é um problema clássico de overfitting.

Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em: