Entrena el modelo directamente con los datos de prueba para mejorar su puntuación.

Garantiza un rendimiento idéntico en todos los datos no vistos.

Evalúa el modelo en varias divisiones de los datos, lo que reduce la dependencia de una única división favorable o desfavorable.

Elimina las características difíciles antes de cada evaluación.