[Dúvida] Uso da validação cruzada aninhada

Tudo bem, Ryann?

Ótima pergunta, obrigada por compartilhar no fórum.

A validação cruzada aninhada não é necessária em todos os casos. Ela é mais indicada quando:

• Se está fazendo** busca de hiperparâmetros** e quer evitar qualquer risco de data leakage;
• Precisa de uma estimativa confiável de generalização, geralmente em contextos de pesquisa, competições ou projetos onde a performance precisa ser muito bem comprovada;
• Trabalha com poucos dados, o que aumenta o risco de overfitting durante o ajuste fino.

Agora, no dia a dia, você não precisa substituir toda validação cruzada normal por uma aninhada. Em muitos projetos práticos, quando você está explorando modelos, comparando alternativas ou iterando rápido, a validação cruzada tradicional funciona super bem.

A nested CV entra como uma camada extra de segurança quando:

• Você já tem um modelo final competindo com outros;
• Quer reportar um resultado “limpo” para publicação ou documentação técnica;
• Está realmente preocupado com otimização fina.

Ou seja: ela serve para os casos em que o impacto do overfitting do tuning seria significativo, e não como padrão obrigatório para tudo.

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Espero ter ajudado e qualquer dúvida, compartilhe no fórum.

Até mais!