Det siste steget av kunnskapsfunn fra data er å verifisere at mønstrene som er produsert av datautvinningsalgoritmene oppstår i større datasett. Mønstre funnet av algoritmene er ikke nødvendigvis gyldige. Det er vanlig for algoritmer å finne mønstre i treningssettet som ikke er tilstede i det generelle datasettet, og dette kalles overtilpasning. For å løse dette bruker evalueringen et testsett med data som algoritmen ikke er trent i. De lærde mønstrene påføres dette datasettet, og det faktiske resultatet blir sammenlignet med ønsket resultat.