Técnica para dividir o conjunto de dados apenas em duas partes: treinamento e teste.

Método de avaliação onde o conjunto de dados é dividido em múltiplos subconjuntos para garantir que o modelo seja avaliado de forma mais robusta.

Um método para otimizar automaticamente os hiperparâmetros do modelo.

Processo para transformar os dados em uma distribuição normal antes de treiná-los.

Técnica de clusterização de dados para avaliar sua qualidade.