Çapraz doğrulama ve veri bölme: modelleri adil test etmek

Kısaca: Eğitim, doğrulama ve test verileri ayrı kalmalıdır; çapraz doğrulama verileri değişen rollerde birkaç kez kullanarak başarımı daha güvenilir kestirir.

Biraz daha ayrıntılı: Eğitim verisinde ölçülen bir model bir hilecidir: yanıtları görmüştür. Gerçek başarımı (genelleme) ancak bilinmeyen veriler gösterir.