Cross-validation along with train-test splits are critical tools to help ensure our models are well calibrated for unseen data

Đáp án đúng: "True". Train-test split (chia tập huấn luyện và kiểm tra) giữ riêng một phần dữ liệu mô hình chưa từng thấy để đo hiệu năng một cách trung thực, còn cross-validation (kiểm định chéo) chia tập huấn luyện thành nhiều phần, lần lượt huấn luyện trên một số phần và đánh giá trên phần còn lại, cho ước lượng hiệu năng ổn định hơn và dùng để chọn siêu tham số mà không đụng tới tập kiểm tra. Kết hợp hai công cụ này giúp phát hiện overfitting (quá khớp) và đảm bảo mô hình được điều chỉnh phù hợp để tổng quát hoá cho dữ liệu chưa thấy, đúng như phát biểu. Chọn "False" là sai vì nếu chỉ đánh giá trên dữ liệu huấn luyện thì sai số sẽ lạc quan quá mức, mô hình có thể học thuộc dữ liệu mà vẫn trông rất tốt, và ta không có cách nào biết nó hoạt động ra sao khi triển khai.