Questão de Raciocínio Lógico

As técnicas de aprendizado supervisionado estão baseadas na determinação de modelos capazes de otimizar o mapeamento entre entradas e saídas de um conjunto de dados. Por vezes, o processo de treinamento pode gerar modelos muito complexos que “aprendem” o ruído existente nos conjuntos de dados, caracterizando o fenômeno de sobreajuste ou overfitting. Um método que pode ajudar a mitigar a ocorrência do overfitting consiste em I. dividir o conjunto de dados em k partes; II. utilizar uma das partes para teste e as outras k-1 para treinamento; III. repetir o processo para cada uma das k partes do conjunto de dados; e IV. avaliar a média das métricas de performance para o modelo. O método acima é chamado de