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¿Cuál es la razón para no verificar los residuos al crear un modelo de AA?

Fuera de la regresión lineal (si considera que es un método ML), parece que no verificamos los residuos después de construir nuestro modelo ML. ¿Hay alguna razón para esto? Incluso si no hacemos suposiciones como la normalidad, ¿no podrían los residuales ofrecer alguna información si hay algún patrón discernible? O, ¿la mayoría de los métodos de aprendizaje automático hacen un buen trabajo para eliminar cualquier tipo de patrón?

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