Viés na estimativa de erro ao usar validação cruzada para seleção de modelo

Mostramos que usar CV para calcular uma estimativa de erro para um classificador que foi afinado usando CV fornece uma estimativa significativamente enviesada do erro verdadeiro. O uso adequado de CV para estimar o erro verdadeiro de um classificador desenvolvido com um algoritmo bem definido requer que todas as etapas do algoritmo, incluindo a afinação dos parâmetros do classificador, sejam repetidas em cada loop de CV. Um procedimento de CV aninhado fornece uma estimativa quase não enviesada do erro verdadeiro.