Aumentar la complejidad del modelo al máximo nivel que soporte el servidor.

Garantizar que el modelo discrimine por código postal de manera eficiente.

Reducir el error de entrenamiento a cero sin importar el error de prueba.

Encontrar el punto de equilibrio donde la complejidad minimiza el error total frente a datos no vistos.