Informações do Modelo:
Acurácia de Previsão: Carregando...
Um modelo de Machine Learning raramente atinge 100% de acurácia por diversas razões:
- **Dados Imperfeitos:** Dados de treinamento podem ter ruídos, inconsistências ou não cobrir todas as situações possíveis.
- **Complexidade do Problema:** Batalhas Pokémon envolvem muitos fatores (estatísticas, tipos, habilidades, itens, sorte) que um modelo simplificado pode não capturar totalmente.
- **Overfitting:** O modelo pode ter aprendido demais os detalhes específicos dos dados de treino, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados.
- **Limitações do Algoritmo:** Cada algoritmo de ML tem suas próprias forças e fraquezas. A Regressão Logística, por exemplo, é linear e pode não modelar relações complexas não-lineares.
- **Imprevisibilidade Inerente:** Alguns eventos podem ter um grau de aleatoriedade ou serem influenciados por fatores não presentes nos dados.
Apesar de não ser 100% preciso, um modelo com boa acurácia ainda é muito útil para fazer previsões e identificar tendências.