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O Erro de Calibração Esperado mede o quão bem as probabilidades previstas se alinham com os resultados reais em modelos de aprendizado de máquina.
Predição Ótima refere-se ao processo de fazer as previsões mais precisas com base nos dados e modelos disponíveis.