A regularização serve para aumentar o erro do modelo a fim de evitar overfitting.

Ela ajusta os hiperparâmetros do modelo para melhorar a precisão.

A regularização busca penalizar modelos complexos, mantendo os parâmetros pequenos e evitando o overfitting.

Ela utiliza amostras de dados adicionais para melhorar a precisão do modelo.

Ela aumenta a complexidade do modelo para melhorar a capacidade de aprender de dados ruidosos.