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Para modelos confiáveis, os dados essenciais incluem: 1. Qualidade dos Dados: Dados limpos, precisos e atualizados. 2. Relevância: Dados que são pertinentes ao problema que está sendo modelado. 3. Diversidade: Um conjunto de dados que represente diferentes cenários e variáveis. 4. Quantidade: Um volume suficiente de dados para garantir a robustez do modelo. 5. Estrutura: Dados organizados de forma que possam ser facilmente analisados. Esses fatores ajudam a garantir que os modelos produzam resultados confiáveis e úteis.
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