A calibração em ciência de dados é o processo de ajustar os modelos de análise de dados para melhorar seu desempenho.
Envolve a seleção cuidadosa dos hiperparâmetros do modelo e o uso de técnicas como grid search, random search, Bayesian optimization e cross-validation.
A calibração aprimora a precisão e confiabilidade dos modelos, garantindo que eles sejam adequados para o problema em questão.
É uma etapa fundamental na construção de modelos de ciência de dados, permitindo a obtenção de resultados mais precisos e confiáveis para tomadas de decisão baseadas em dados.