Eliminar variáveis que não têm impacto no modelo, melhorando a performance e a interpretabilidade.

Reduzir a quantidade de dados utilizados no treinamento do modelo.

Expandir o número de características para melhorar a generalização.

Aumentar a precisão do modelo sem modificar a quantidade de dados.

Otimizar os parâmetros do modelo durante o treinamento.