Que método de overfitting usar ?
Bons resultados em termos de erro.
Usado na maioria dos sistemas existentes.
Possibilidade de “inspeccionar” um conjunto de modelos alternativos com diferente compromisso tamanho/erro.
Ineficiência computacional em problemas de grande dimensão.
Resultados comparáveis em termos de erro.
Bastante eficiente em problemas de grande dimensão.
Perigo de parar “cedo de mais”.
Usar mecanismos de “n look-ahead”
Inexistência de uma sequência de modelos alternativos.