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訓練・検証・テストデータセット
機械学習における共通作業は、データから学習し、データについて予測することができるアルゴリズムの研究と構築である。そのようなアルゴリズムは、入力データから数学的モデルを構築して、データ駆動型の予測や決定を行うことで機能する。モデルを構築するために使用される入力データは通常、いくつかのデータセットに分割される。一般に、モデル構築のいくつかの段階で、訓練セット、検証セット、テストセットという3つのデータセットが使用される。
モデルはまず、モデルのパラメータを調整するための事例の集めた訓練データセット（training data set）に対して適合（フィッティング）される。たとえば単純ベイズ分類器のようなモデルは、教師あり学習法の最適化手法と訓練データセットを使用して訓練される。実際には、訓練データセットは、入力ベクトル（またはスカラー）とこれに対応する出力ベクトル（またはスカラー）の組から構成されることが多い。一般に、正解リストは「ターゲット」または「ラベル」と呼ばれる。この場合、モデルは訓練データセットを使用して推論を行い、結果を生成し、訓練データセットの各入力ベクトルについて正解となるターゲットと比較される。比較結果と使用された学習アルゴリズムの種類に基づいて、モデルのパラメータが調整される。モデルのフィッティングには、特徴の選択と、の双方が含まれることがある。
そして、適合されたモデルは、検証データセット（validation data set）と呼ばれる2番目のデータセットに対する応答を予測する。モデルのを調整する間、検証データセットを使用して、訓練データセットに適合したモデルを先入観なく評価する。検証データセットは、による正則化にも役立つ。。この単純な手順では、訓練中に検証データセットに対する誤差の変動による複数の極小値が生じる可能性があるため、実際にはより複雑なものとなる。この複雑さにより、過剰適合（オーバーフィッティング）が実際にいつ始まったかを判断するための、多くの場当たり的な規則が作られることになった。
最後に、テストデータセット（test data set）は、訓練データセットに対する「最終モデル」（"final" model）の適合を公平に評価するためのデータセットである。テストデータセットのデータが一度も訓練で使用されたことがない場合（たとえば交差検証の場合）、テストデータセットはホールドアウトデータセット（holdout data set）とも呼ばれる。文献によっては、「テストセット」の代わりに「検証セット」という用語が使われることもある。たとえば、元のデータセットが2つのサブセットだけに分割されている場合、テストセットは検証セットと呼ばれる。
データを訓練セット、テストセット、検証セットに分割するサイズと戦略を決定することは、その問題と利用可能なデータに大きく依存する。