Ela avalia o modelo em várias divisões dos dados, reduzindo a dependência de uma única divisão favorável ou desfavorável.

Ela remove as características difíceis antes de cada avaliação.

Ela garante um desempenho idêntico em todos os dados ainda não vistos.

Ela treina o modelo diretamente com os dados de teste para melhorar sua pontuação.