Валидационная выборка

Отдельный набор данных помогает проверить, насколько хорошо модель справляется с новыми примерами, и подобрать оптимальные настройки. Его не используют для обучения, но с его помощью оценивают работу алгоритма и корректируют гиперпараметры. Такой подход снижает риск переобучения и улучшает обобщающую способность модели.