Независимо от того, насколько хорошо вы обрабатываете свои данные и настраиваете свою модель машинного обучения, даже самые лучшие модели не способны постоянно давать идеальные ответы. В любой достаточно сложной обстановке ограничение конечным объемом обучающих данных, независимо от качества, и борьба с присущей реальному миру случайностью не позволяют им достичь идеального моделирования и прогнозирования. Это означает, что нас должно интересовать, когда и как выходные данные этих моделей..