डाटा से ज्ञान की खोज का अंतिम चरण है डाटा माइनिंग एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न पैटर्न को सत्यापित करना जो व्यापक डाटा सेट में होते हैं। डाटा माइनिंग एल्गोरिदम द्वारा पाए गए सभी पैटर्न जरूरी नहीं कि सही हों. डाटा माइनिंग एल्गोरिदम के लिए प्रशिक्षण सेट में पैटर्न का पता लगाना आम है जो सामान्य डाटा सेट में मौजूद नहीं हैं, इसे ओवरफाइटिंग कहा जाता है। इस पर काबू पाने के लिए, मूल्यांकन, डाटा के एक परीक्षण सेट का उपयोग करता है, जिसपर डाटा माइनिंग एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित नहीं था। लर्न्ट पैटर्न को इस परीक्षण सेट पर लागू किया जाता है जिसके प्राप्त परिणाम को वांछित परिणाम से तुलना की जाती है। उदाहरण के लिए, एक डाटा माइनिंग एल्गोरिथ्म जो वैध ईमेल को स्पैम से अलग करने की कोशिश कर रहा है वह नमूने ईमेलों के प्रशिक्षण सेट पर प्रशिक्षित होगा. एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, लर्न्ट पैटर्न को ईमेल के परीक्षण सेट पर लागू किया जाएगा जिसपर इसे प्रशिक्षित नहीं किया गया था, इन पैटर्न की सटीकता को, कितने ईमेल को उन्होंने सही ढंग से वर्गीकृत किया है, इस बात से मापा जा सकता है। एल्गोरिथ्म के मूल्यांकन के लिए कई सांख्यिकीय तरीकों का प्रयोग किया जा सकता है जैसे ROC कर्व्स.

यदि लर्न्ट पैटर्न वांछित मानकों को पूरा नहीं करते, तो पुनर्मूल्यांकन करना और प्रीप्रोसेसिंग और डाटा माइनिंग को बदलना आवश्यक है। यदि लर्न्ट पैटर्न वांछित मानकों को पूरा करते हैं तो अंतिम प्रक्रिया उन लर्न्ट पैटर्न की व्याख्या करना और उन्हें ज्ञान में बदलना है।

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