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Texto-base:
Julgue os itens que se seguem, relativos a ciência de dados e inteligência artificial (IA).
A técnica de validação cruzada k-fold contribui para a avaliação de modelos preditivos, reduzindo a variabilidade decorrente da segmentação do conjunto de dados em partes de treinamento e teste.
Julgue os itens que se seguem, relativos a ciência de dados e inteligência artificial (IA).
A técnica de validação cruzada k-fold contribui para a avaliação de modelos preditivos, reduzindo a variabilidade decorrente da segmentação do conjunto de dados em partes de treinamento e teste.
Resolução comentada
A validação cruzada k-fold reduz a variabilidade da avaliação causada por uma única divisão treino/teste.
No k-fold, os dados são divididos em k partes. Cada parte serve uma vez de teste, enquanto as demais treinam o modelo, e as métricas são então agregadas. Isso torna a estimativa de desempenho mais estável e menos dependente de uma divisão específica, e usa melhor os dados disponíveis.
Análise das alternativas
Certo: correta, pois descreve o benefício central da técnica. Errado: negaria uma vantagem consolidada do k-fold.
Referência: Aprendizado de máquina: validação cruzada (k-fold).
Resolução comentada do VaiConcursos.