Выборочная проверка влияет на точность анализа больших данных следующим образом: позволяет получить более точные результаты, так как позволяет выбрать наилучшие гиперпараметры модели на отдельной выборке, которая не используется для обучения модели. 1

Например, при использовании метода перекрёстной проверки выборка разделяется на несколько частей, 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

Однако при использовании выборки для проверки теряется часть данных, которые могут быть использованы для обучения модели. 1 Поэтому, если есть маленькая выборка данных, использование выборки для проверки может быть нецелесообразным. 1

Также важно учитывать, что ограниченная точность представления данных в больших выборках влияет на распределения статистик непараметрических критериев согласия. 34 Поэтому эти критерии целесообразно применять к выборкам, извлекаемым из Big Data, объём которых ограничивается точностью представления этих данных. 34