我们以随机森林为例。与上面解释的类似，训练集用于建立预测模型，同时对验证集进行评估，据此进行预测，可以进行模型调优（如超参数优化），并根据验证集的结果选择性能最好的模型。特别是，第一部分是较大的数据子集，用作训练集（如占原始数据的80%），第二部分通常是较小的子集，用作测试集（其余20%的数据）。除了只进行分类建模，我们还可以进行主成分分析（PCA），这将只利用X（独立）变量来辨别数据的底层结构，并在这样做的过程中允许将固有的数据簇可视化（如下图所示为一个假设图，其中簇根据3种企鹅物种进行了颜色编码）。
