The statement: If you have little data, use cross-validation to evaluate the final model.

Đáp án đúng: "True". Khi dữ liệu ít, tách riêng một tập kiểm tra (hold-out) sẽ làm tập huấn luyện càng nhỏ và kết quả đánh giá phụ thuộc mạnh vào cách chia ngẫu nhiên. Kiểm định chéo (cross-validation), ví dụ k-fold, chia dữ liệu thành k phần, lần lượt dùng mỗi phần làm tập kiểm tra và k − 1 phần còn lại để huấn luyện, rồi lấy trung bình điểm số; mọi điểm dữ liệu đều được dùng cho cả huấn luyện lẫn đánh giá, nên ước lượng hiệu năng ổn định hơn. Chọn "False" bỏ qua đúng lợi thế này; với dữ liệu lớn thì một tập kiểm tra cố định đã đủ, nhưng phát biểu nói về trường hợp ít dữ liệu.