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Durante o desenvolvimento de um modelo de aprendizado...
Durante o desenvolvimento de um modelo de aprendizado supervisionado, um cientista de dados utilizou validação cruzada para comparar diferentes combinações de hiperparâmetros antes de selecionar o modelo que seria avaliado no conjunto de teste. A principal finalidade desse procedimento é
A
reduzir o viés do modelo por meio da repetição do treinamento em diferentes partições dos dados.
B
substituir a etapa de teste, permitindo que a capacidade preditiva final do modelo seja estimada na etapa de validação.
C
avaliar o desempenho de diferentes configurações em múltiplos subconjuntos dos dados, favorecendo a seleção da configuração com melhor capacidade de generalização.
D
eliminar o particionamento dos dados, permitindo que as mesmas observações sejam utilizadas para treinamento e avaliação em uma mesma iteração.
E
reduzir o custo computacional do treinamento ao diminuir a quantidade total de modelos ajustados durante o processo de seleção de hiperparâmetros.