一、留出法：将全量数据集划分成互不相交的两部分，其中数据量较大的一部分（一般占总数据量的2/3到4/5）作为训练集，另一部分作为测试集。在划分数据时，应保持数据分布在训练集合测试集中的一致性（可使用分层抽样等方法）；同时，考虑到划分随机性的影响，应该多次重复划分。
二、交叉验证法（k折为例）：将全量数据集划分为互不相交且数据量相等的k份，进行k次模型评估。第i次（i=1,2,...,k）取第i份数据作为测试集，其余数据作为训练集。将k次模型评估的结果取平均，作为最终的模型评估结果。k与数据量相等时的k折交叉验证称为留一法。
三、bootstrap自助法：对原始的全量数据集（样本量为m）用有放回重复抽样的方法抽取样本量为m的新样本。当m很大时，原始数据集中某个样本在m次抽取中均不被抽中的概率（也即某数据不进入新样本的概率）约为0.368，因此原始数据集中大约有36.8%的数据不在新样本中。以新样本为训练集，以那剩余约36.8%的数据为测试集。
三者比较：
1、在原始数据量较小时自助法更有优势，但由于自助法改变了数据的分布，可能导致估计偏差。因此当数据量较大时一般更倾向于使用留出法和交叉验证法。
2、随着留出法中重复划分的次数增多/分层抽样复杂性、交叉验证法中k的增大/甚至留一法，模型评估的工作量可能会非常大，高精度是以计算量为代价的。
3、实际中应根据数据量、设备、预算等综合考虑，选择合适的模型评估方法。