El enfoque Train-Test Split consiste en descomponer de manera aleatoria una serie de datos. Una parte servirá para el entrenamiento del modelo de Machine Learning, la otra permitirá probarlo para la validación. Por lo general, se reserva entre un 70 % y 80 % de los datos de la serie para el entrenamiento. El 20-30 % restante se explotará en la cross-validation. Esta técnica es eficaz, salvo si los datos están limitados. Entonces puede faltar alguna información contenida en los datos que no se utilizan para el entrenamiento y, por tanto, los resultados pueden tener un gran sesgo. Sin embargo, si la serie de datos es amplia y la distribución es igual entre las dos muestras, este enfoque es totalmente adecuado. Se pueden separar los datos de manera manual o usar el método train_test split de scikit-learn.