Regularização é a técnica de aumentar a quantidade de dados de treinamento para melhorar a performance do modelo.

Regularização é o processo de aumentar a complexidade do modelo para melhorar a generalização.

Regularização adiciona penalidades ao modelo, evitando que ele se ajuste demais aos dados de treinamento (overfitting).

Regularização ajuda a selecionar as variáveis mais importantes para o modelo.

Regularização cria múltiplos modelos e os combina para melhorar o desempenho.