모델 중에서 에러값이 가장 작은 값을 갖는 모델을 최종적인 신경망 모델로 선정하여 사용하게 된다. 최상의 신경망 모델을 선택하는 과정은 그림과 같다. 먼저 기본 신경망 모델을 정의한다. 이 정의에서 각 계층의 노드수를 정의하고 각 에지의 기본 가중치와 같은 기본 매개 변수를 설정한다. 예를 들어, 입력, 숨김 및 출력에 대해 노드 수를 5, 5 * 2, 10으로 설정할 수 있다. 신경망에서는 여러 개의 숨겨진 레이어를 가질 수 있지만, 간단히 하기 위해 하나의 숨겨진 레이어만 정의하였다. 단계 (2) 에서, 기계 학습을 위한 훈련 데이터를 읽어들인다. 단계 (3) 에서, 시스템은 정답 데이터를 읽어 들인다. 단계 (4) 에서, 입력 및 목표 데이터를 사용하여, 신경망이 반복적으로 훈련에 들어간다. 반복 횟수가 가능한 한 많으면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 훈련이 끝나면, 각 연결의 가중치가 변경되며, 이를 통해 예측의 정확성을 향상할 수 있다. 단계 (5) 에서 훈련된 신경망을 사용하여 미래를 예측하고 모델의 오류를 검사 한다. (6) 단계에서 일정 기간 동안 실제 답변을 수집한다. 단계 (7) 에서, 예측 된 값과 실제 값을 비교하여 오류를 측정한다. 모델을 평가할 때 가장 널리 사용되는 지표는 평균 절대 오류이며, 다음과 같이 정의된다. 결과에 대한 예제는 아래 테이블과 같다.
최상의 신경망 모델을 선택하는 과정은 다음과 같다. 기본 신경망 모델을 정의,  훈련 데이터를 읽어들임,  시스템은 정답 데이터를 읽어 들임,  신경망이 반복적인 훈련,  훈련된 신경망을 사용하여 미래를 예측하고 모델의 오류를 검사,  일정 기간 동안 실제 답변을 수집, 예측 된 값과 실제 값을 비교하여 오류를 측정한다. 