Questão 20 Ao final do treinamento do modelo, você precisa avaliar sua performance em um conjunto de dados de teste. Qual abordagem seria mais apro...

Questão 20

Ao final do treinamento do modelo, você precisa avaliar sua performance em um conjunto de dados de teste. Qual abordagem seria mais apropriada para garantir que sua avaliação seja representativa do desempenho real do modelo?

Alternativas

Alternativa 1:

Usar todos os dados disponíveis para treinar o modelo e depois avaliá-lo nos mesmos dados.

Alternativa 2:

Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste antes do treinamento, mantendo uma parte dos dados para validação.

Alternativa 3:

Realizar a validação cruzada, dividindo os dados em várias partes e avaliando o modelo em cada uma delas.

Alternativa 4:

Apenas confiar na avaliação de desempenho de métricas de treinamento, já que o modelo é simples.

Alternativa 5:

Avaliar o modelo apenas com os dados de treinamento.