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Na modelagem estatística utilizando aprendizado de máquina, a principal razão para separar os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste é
avaliar desempenho generalizável e evitar overfitting.
reduzir a dimensionalidade dos preditores.
aumentar a variância do modelo.
garantir normalidade dos resíduos.
reduzir o viés do estimador dos coeficientes.