Nested cross-validation é especialmente útil quando se deseja

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Há um loop externo para avaliação e um interno para seleção.

A usar o conjunto de teste externo para escolher hiperparâmetros. B treinar uma única vez em todos os dados. C eliminar variabilidade da amostra. D substituir qualquer teste final em produção. E estimar desempenho de generalização enquanto a seleção de hiperparâmetros ocorre dentro de folds internos.

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