Questão 3329 — Conhecimentos Específicos

Resposta: C

A alternativa C está correta. A validação cruzada (cross-validation) é uma técnica fundamental no aprendizado supervisionado que particiona o conjunto de dados em múltiplos subconjuntos (folds) para treino, validação e teste, permitindo uma avaliação mais robusta e confiável do desempenho do modelo, reduzindo o viés relacionado à partição específica dos dados. As demais alternativas contêm afirmações incorretas: A) usar o mesmo conjunto para treino e teste causa overfitting; B) regressão linear é para variáveis contínuas, não categóricas; D) SVM não é necessariamente probabilístico; E) k-NN usa distância entre vizinhos, não média de coeficientes.