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A validação cruzada é frequentemente usada para determinar o quão bem um modelo preditivo é treinado. No entanto também pode ser usada para estimar o erro de generalização de algoritmos, que é uma das aplicações mais comuns de validação cruzada.
Com base no objetivo da validação cruzada como estimativa de desempenho, assinale a alternativa que melhor a descreve.
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🎓 Gabarito
A alternativa correta é D
JUSTIFICATIVA:
A validação cruzada (cross-validation) é uma técnica de avaliação de modelos que consiste em particionar o conjunto de dados original em subconjuntos. O objetivo principal é dividir sistematicamente os dados em conjuntos de treinamento (usados para construir o modelo) e conjuntos de teste/validação (usados para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos). Isso permite estimar a capacidade de generalização do algoritmo e evitar problemas como o overfitting.