Inferência, estimação e tomada de decisão a partir de dados
Um modelo pode pontuar quase perfeitamente nas linhas em que foi treinado e ainda assim ser inútil no próximo lote de dados reais. Uma acurácia de treino alta só prova que o modelo consegue se ajustar a exemplos que já viu; ela não diz nada sobre se ele aprendeu um padrão que se transfere para casos novos. Para descobrir isso, você divide os dados que tem em pedaços, cada um com uma função diferente.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Conjuntos de Treino, Validação e Teste