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Um eine Hypothese zu bewerten werden die vorhandenen Datensätze in 2 Teile geteilt.
Ein Satz Trainingsdaten mit denen die Hypothese gebildet wird und ein Satz Testdaten (die nicht für die Hypothesenbildung verwendet werden) mit denen die Hypothese getestet wird.

Wenn die Hypothese zu stark an die Trainingsdaten angepasst ist (over-fitting) dann ist der fehler bei den Trainingsdaten zwar geringer aber der fehler bei den Testdaten hoch.

Wenn die Hypothese zu schwach an die Trainingsdaten angepasst ist (under-fitting) dann ist der fehler bei den Trainingsdaten und bei den Testdaten höher als er sein müsste.

Wenn die Hypothese genau richtig komplex ist dann ist der fehler bei Trainings und Testdaten minimal.