Em aprendizado supervisionado, a presença de dados rotulados permite definir um objetivo claro (reduzir o erro em relação ao “gabarito”) e facilita a avaliação do modelo, pois é possível comparar as previsões com as respostas corretas no conjunto de teste.
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