• Обучающие данные. Этот тип данных создает алгоритм машинного обучения. Специалист по данным передает входные данные алгоритма, которые соответствуют ожидаемому результату. Модель многократно оценивает данные, чтобы узнать больше о поведении данных, а затем настраивается, чтобы служить своей цели.
  • Проверочные данные. Во время обучения проверочные данные добавляют в модель новые данные, которые она не оценивала ранее. Данные проверки обеспечивают первый тест на невидимые данные, позволяя специалистам по данным оценить, насколько хорошо модель делает прогнозы на основе новых данных.
  • Проверка данных. После построения модели данные проверки еще раз подтверждают, что они могут делать точные прогнозы. Если данные обучения и проверки включают метки для мониторинга показателей производительности модели, данные тестирования не должны быть помечены. Тестовые данные обеспечивают окончательную реальную проверку невидимого набора данных, чтобы подтвердить, что алгоритм машинного обучения был эффективно обучен.

В какой-то степени проверка и тестирование преследуют одну и ту же цель, поэтому иногда проверка просто игнорируется.