在 K-Fold 交叉驗證上同時進行超參數調整和模型評估，會產生什麼問題？

解析

如果在同一組 K-Fold 上既調參又評估，調參過程已經「偷看」了驗證集的資訊，最終的評估結果會過度樂觀。正確做法是用巢狀交叉驗證（Nested CV）。

正確答案：A. 過度樂觀的評估偏差 (Data Leakage)