Ao construir um classificador usando aprendizado de máquina, um analista deve verificar o quão efetivo ele é para a predição, ou seja, estimar sua precisão preditiva, uma vez que o erro é inerente ao processo – deseja-se aprender sobre uma população, mas se tem acesso a uma amostra dela. No caso da classificação, o conjunto de treinamento é utilizado para aprender e um conjunto de testes é utilizado para estimar o erro. Para estimar a precisão preditiva de um classificador a partir de uma amostra de dados não utilizada anteriormente ou não conhecida, podem ser empregadas as seguintes estratégias: