Durante o desenvolvimento de um modelo de aprendizado supervisionado, um cientista de dados utilizou…

reduzir o viés do modelo por meio da repetição do treinamento em diferentes partições dos dados.

substituir a etapa de teste, permitindo que a capacidade preditiva final do modelo seja estimada na etapa de validação.

avaliar o desempenho de diferentes configurações em múltiplos subconjuntos dos dados, favorecendo a seleção da configuração com melhor capacidade de generalização.

eliminar o particionamento dos dados, permitindo que as mesmas observações sejam utilizadas para treinamento e avaliação em uma mesma iteração.

reduzir o custo computacional do treinamento ao diminuir a quantidade total de modelos ajustados durante o processo de seleção de hiperparâmetros.