Um pesquisador iniciante em aprendizado de máquina trabalhava com um modelo de classificação binário com as duas classes equilibradas. Inicialmente, ele fez a avaliação de seu modelo, separando 20% dos dados disponíveis para a avaliação, e o treinou com 80% dos dados, fazendo o processo apenas uma vez. Depois, a pedido de seu chefe, ele trocou a forma de avaliação, separando o conjunto de dados em 10 partes e escolhendo, em 10 rodadas, uma parte diferente para avaliação e as outras para treinamento.

Essas duas formas de avaliar um modelo são conhecidas, respectivamente, como