Overfitting ocorre quando o modelo é muito simples e não consegue capturar a complexidade dos dados, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e se ajusta demasiado aos dados de treinamento.

Overfitting ocorre quando o modelo é muito complexo e se ajusta demasiado aos dados de treinamento, enquanto underfitting ocorre quando o modelo é simples demais e não consegue capturar padrões suficientes nos dados.

Overfitting e underfitting são sinônimos e se referem a problemas semelhantes de treinamento de modelos.

Overfitting ocorre quando o modelo tem baixa precisão, enquanto underfitting ocorre quando o modelo tem uma alta taxa de erro no conjunto de teste.

Overfitting e underfitting se referem a problemas de otimização, não de aprendizado de máquina.