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Overfitting e a Expansão Contínua do Modelo

Nesse post do Statistical Modeling, Causal Inference apresenta o conceito de Expansão Contínua; na qual para evitar o Overfitting do modelo ao invés de  realizar escolhas pela média do Cross-Validation, o autor prefere escolher um modelo dentro de uma determinada metodologia e realizar refinamentos sucessivos. É interessante esse conceito, e mostra que o minerador de dados deve ter métodos de se chegar a um resultado bom, mesmo que o modelo inicialmente não seja o ideal e realize a sua expansão de forma iterativa e incremental (como nas metodologias ágeis) seja com a seleção e inserção de novos atributos, ou novas formas de validação.

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