Для правильной проверки точности работы модели рекомендуется:

1. Использовать отдельную тестовую выборку. 12 Она не должна использоваться при обучении и настройке модели, а применяется только для итоговой оценки качества. 2 Как правило, выборка разделяется на обучающую и тестовую в пропорции 70/30 или 80/20. 1
2. Не использовать тестовую выборку для настройки параметров модели. 1 Это может привести к переобучению. 1 Настройку параметров следует производить только на обучающей выборке, а тестовую выборку использовать только для оценки качества модели. 1
3. При маленькой выборке использовать метод перекрёстной проверки. 1 В этом случае выборка разделяется на несколько частей (например, 5 или 10), и модель обучается на каждой части и тестируется на оставшейся части. 1 В результате получается несколько оценок качества модели, которые могут быть усреднены для получения более точной оценки. 1
4. Использовать метрики для оценки качества модели. 2 Например, метрику Accuracy (аккуратность) — долю правильных ответов модели, или среднеквадратичную ошибку (MSE). 2

Также можно использовать метод калибровки, чтобы проверить, что уверенность модели в сформированных прогнозах соответствует моделируемым значениям целевого события. 4