Reduzir o número de dados de entrada antes de aplicar o modelo.

Criar novas variáveis a partir das existentes para melhorar a performance do modelo.

Ajustar o modelo para que ele se ajuste melhor a um conjunto específico de dados.

Agrupar as variáveis em um único valor para reduzir a dimensionalidade.

Definir quais variáveis serão usadas para análise de sensibilidade.