Julgue o próximo item, considerando o gráfico precedente, que representa as regiões de overfitting e de underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina adotado, com o erro de predição.

Considerando que a variância é um erro de sensibilidade para pequenas flutuações no conjunto de treinamento, infere-se que um baixo nível de variância pode fazer que o algoritmo associado a um modelo de aprendizado de máquina perca as relações relevantes entre os atributos de entrada e a variável de saída, caracterizando o erro de overfitting, percebido na região à direita do ponto A.