Um modelo de classificação supervisionada apresentou excelente desempenho no conjunto de treinamento, porém…

ampliar a complexidade do modelo, aumentando a quantidade de parâmetros ajustáveis para representar melhor os dados de treinamento.

aplicar regularização, adicionando um termo de penalização à função de custo para limitar a complexidade do modelo.

reduzir o número de exemplos do conjunto de treinamento para diminuir a influência de observações específicas.

adotar a acurácia como principal métrica de avaliação durante o treinamento, independentemente da distribuição das classes.

ajustar os hiperparâmetros utilizando o próprio conjunto de treinamento, dispensando uma etapa de validação.