Questão de Ciência de Dados e Banco de Dados · CEBRASPE SUSEP 2025 (nº 56)

Na validação cruzada k-fold, você divide os dados em k partes iguais (os folds). Treina o modelo k vezes, cada vez usando uma parte diferente como conjunto de teste e as outras $k-1$ como treino. Assim, ao final, cada instância foi usada exatamente uma vez para teste — e todas passaram por treino nas demais rodadas.

• Correta: Certo. Com k folds, cada amostra é testada uma única vez e treinada $k-1$ vezes, o que dá uma avaliação mais equilibrada do que um único split fixo treino/teste.

Fica de olho: a banca costuma trocar "teste" por "treino" (dizendo que cada instância é usada uma única vez para treinamento — isso é falso, ela é usada $k-1$ vezes para treino) ou afirmar que a validação cruzada garante o melhor modelo/elimina overfitting — também errado, ela só estima desempenho de forma mais robusta.