Разделение выборки на обучающую и тестовую помогает избежать переобучения модели тем, что позволяет проверить, насколько хорошо модель справляется с задачей на данных, которые она не видела во время обучения. 4

Переобучение происходит, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные и теряет способность обобщать на новые данные. 4 Если не использовать отдельную тестовую выборку для оценки качества модели, нельзя будет точно сказать, насколько хорошо она работает на новых данных. 1

Кроме того, разделение данных позволяет оценить, насколько хорошо модель будет работать в реальных условиях. 4 Если модель показывает высокую точность на тестовых данных, это означает, что она сможет хорошо справляться с новыми данными, которые она не видела во время обучения. 4