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Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina...
Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina trabalhava com um modelo de classificação binário com as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados, fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em 10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.
Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas, respectivamente, como
A
estratificação e hold-out
B
hold-out e k-fold
C
leave-one-out e estratificação
D
leave-one-out e k-fold
E
Monte Carlo e leave-p-out