A divisão dos dados em teste e treino é um procedimento rápido e fácil de se executar, podendo ser aplicado na maioria dos modelos de predição. Não...

A divisão dos dados em teste e treino é um procedimento rápido e fácil de se executar, podendo ser aplicado na maioria dos modelos de predição. Não deve ser utilizado apenas em poucos casos, como em pequenos conjuntos de dados e situações em que configuração adicional é necessária, como quando é usado para classificação e o conjunto de dados não está balanceado.

Por que é necessário dividir os dados em teste e treino?

A. 

Para avaliar a capacidade de generalização do modelo;

B. 

Para definir qual método de aprendizado de máquina se deve utilizar;

C. 

Para aumentar o desempenho do modelo escolhido.