Prevenir o overfitting ajustando os parâmetros do modelo para melhorar sua capacidade de generalização.

Aumentar a complexidade do modelo para melhorar a precisão.

Reduzir o número de variáveis no modelo.

Melhorar a velocidade de treinamento ao reduzir o tempo de processamento.

Garantir que o modelo seja interpretável.