Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina
trabalhava com um modelo de classificação binário com
as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados,
fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido
de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em
10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.
Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas,
respectivamente, como
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