По сути, набор данных предназначен для двух разных целей. Первая состоит в том, чтобы выявить алгоритм, который генерирует лучшие модели. Вторая — оценить эффективность обобщения наилучшей модели, т.е. насколько хорошо она может справиться с новыми данными. Золотое правило оценки моделей заключается в том, что их никогда не следует тестировать на тех же данных, на которых они были обучены. Использование одних и тех же данных для моделей обучения и тестирования равносильно тому, чтобы показать ученикам экзаменационные вопросы за ночь до экзамена.