Suponha que você possua um dataset que represente uma amostra de treinamento balanceada de 500.000 instâncias para classificação binária. Devido à demanda de tempo de processamento dos algoritmos de indução de classificadores que você usará, você definiu que cada treinamento deve ser realizado apenas por 40.000 instâncias e cada teste sobre 10.000 instâncias. Uma vez que 1) cada treinamento e teste demoram juntos 2 horas, 2) você tem disponível apenas 20 horas para executar a estimação de desempenho do algoritmo usado em seus dados, e 3) você quer fazer o máximo de treinamentos/testes possível nessas 20 horas, uma boa estratégia a ser aplicada sobre seu dataset para a estimação de desempenho é: