Veri bilimi ve makine öğrenimi dünyasında, modellerin performansını değerlendirmek ve aşırı öğrenme (overfitting) gibi yaygın sorunları tespit etmek hayati bir rol oynar. Bu süreçte, eğitim verilerine benzer yapıda olan ve modelin performansını değerlendirmek için kullanılan özel veri kümelerine ihtiyaç duyulur; bu veri kümelerine doğrulama verileri (validation data) veya test verileri (test data) adı verilir. Eğitim verileri, modelin öğrenmesi için kullanılan verilerdir ve bu verilerle model belirli kalıpları ve ilişkileri öğrenir. Ancak, modelin sadece eğitim verileri üzerinde değil, daha önce görmediği veriler üzerinde de iyi performans göstermesi gerekir. Bu nedenle, modelin genelleme yeteneğini ölçmek ve aşırı öğrenme durumlarını tespit etmek amacıyla eğitim verisine benzer ama farklı veri kümeleri kullanılır.
Doğrulama ve test verileri, modelin gerçek dünya performansını değerlendirmek için kritiktir. Doğrudan eğitim verileri ile modelleme yapıldığında, model bu verilerin özelliklerini ezberleyebilir ve bu yüzden eğitim verileri üzerinde yüksek başarım gösterirken, yeni ve bilinmeyen veriler üzerinde zayıf performans sergileyebilir. Bu duruma aşırı öğrenme denir. Örneğin, bir spam e-posta sınıflandırıcı modeli geliştirdiğimizi düşünelim. Eğitim verileri olarak 10,000 e-posta kullanılmış olsun. Eğer model sadece bu 10,000 e-postadan öğrenerek geliştirildiyse, benzer içerikli yeni e-postalarla karşılaştığında yüksek hata oranına sahip olabilir. Bu yüzden, eğitim veri kümesine ek olarak, benzer yapıdaki fakat farklı e-postalar içeren bir doğrulama veri kümesi kullanılır. Model, eğitim aşamasında belirli aralıklarla bu doğrulama veri kümesi üzerinde test edilir ve modelin genelleme yeteneği sürekli izlenir.
Son olarak, nihai performans değerlendirmesi için tamamen eğitim sürecinde kullanılmamış olan bağımsız bir test veri kümesi üzerinden modelin başarısı ölçülür. Test verisi, modelin gerçek dünya koşullarında nasıl çalışacağını değerlendirmek için kullanılır ve modelin çeşitli durumlar ve verilmiş örnekler karşısında ne kadar doğru ve genelleyici olduğunu ortaya çıkarır. Bu süreç, makine öğrenimi modellerinin gerçek dünya uygulamalarında güvenilir olmasını ve çeşitli veri kümeleri üzerinde tutarlı performans sergilemesini sağlar.