Ajustar as variáveis independentes para minimizar os erros de previsão.

Dividir os dados em subconjuntos para garantir que o modelo seja treinado e testado em diferentes dados.

Ajustar os parâmetros do modelo em tempo real.

Agrupar os dados em categorias antes de treinar o modelo.

Estimar a acurácia do modelo usando um único conjunto de dados de treinamento.