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Para evitar overfitting, uma prática comum é randomicamente dividir a base de dados em N conjuntos de dados de tamanhos aproximadamente iguais. O modelo é treinado com N-1 conjuntos e testado com o restante. Uma medida de erro é obtida. Esse processo é repetido um total de N vezes através das várias combinações dos N conjuntos de dados. Por fim, calcula-se a média de validação dos N experimentos para se obter a estimativa de erro. Qual é o nome dessa técnica descrita e utilizada para avaliar modelos de aprendizado de máquina?
Coeficiente de determinação (R2).
Validação cruzada k-fold.
Curvas de complexidade.
Medida F (F1).
Curvas de aprendizado.