Um processo sólido de validação cruzada é fundamental para contornar o problema de overfitting, fazendo com que o modelo responda melhor à generalização.

Do ponto de vista metodológico, a validação cruzada divide o conjunto de dados em subconjuntos (folds). O modelo é treinado repetidas vezes, utilizando-se, a cada iteração, uma parte diferente como conjunto de validação e as demais como conjunto de treino. Ao final, o desempenho é agregado, normalmente por meio de médias, o que reduz a variância associada a uma única divisão dos dados. Esse processo aumenta a confiabilidade das métricas de avaliação, como acurácia, precisão, recall ou erro médio.

Algoritmos populares:
K-fold: uso generalizado.
K-fold estratificado: indicado para conjuntos de dados pequenos e desbalanceados.
Leave-one-out: indicado para conjuntos de dados demasiadamente pequenos.

Em Python, esses algoritmos estão disponíveis na biblioteca Scikit-lear.

Destaca-se que, idealmente, seria interessante utilizar um número de folds suficiente até o alcance de médias e variâncias estáveis nos resultados, tornando a validação cruzada mais robusta e significativamente mais aderente à realidade.

Atualizado em: 09/01/2026 15:45

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