ट्रेन/टेस्ट/वैलिडेशन स्प्लिट: ऐसा डेटा अलग रखना जिस पर मॉडल कभी ट्रेन नहीं होता, ताकि यह ईमानदारी से जाँचा जा सके कि वह न देखे गए उदाहरणों पर कैसा करता है।
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हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: उन सेटिंग्स (लर्निंग रेट, रेगुलराइज़ेशन स्ट्रेंथ, ट्री डेप्थ) को व्यवस्थित रूप से खोजना जो डेटा से नहीं सीखी जातीं बल्कि ट्रेनिंग से पहले चुनी जाती हैं।
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