Which of the following best describes a way to create and use a validation set to avoid overfitting?

Đáp án đúng: "All of the others". Để tránh overfitting (quá khớp), ta giữ lại một phần dữ liệu không dùng để huấn luyện làm validation set (tập kiểm định) và đo lỗi trên đó; cả ba kỹ thuật được nêu đều là cách tạo và dùng tập này. "random sub-sampling" lặp lại nhiều lần việc chia ngẫu nhiên dữ liệu thành phần huấn luyện và phần kiểm định rồi lấy trung bình lỗi. "k-fold cross-validation" chia dữ liệu thành k phần bằng nhau, lần lượt dùng mỗi phần làm tập kiểm định và k-1 phần còn lại để huấn luyện, nên mỗi mẫu đều được kiểm định đúng một lần. "leave-one-out cross-validation" là trường hợp đặc biệt của k-fold với k bằng số mẫu, mỗi lần chỉ để riêng một mẫu để kiểm định. Vì cả ba đều đúng, chọn riêng một kỹ thuật là chưa đầy đủ.