Im Falle von überwachten Modellen kann deren Genauigkeit anhand von zwei implementierten Kreuzvalidierungsansätzen verifiziert werden:
- Leave-One-Batch-Out-Kreuzvalidierung;
- 10-fache Kreuzvalidierung.
Eine zusätzliche Validierung des konstruierten Modells kann durch die Anwendung auf einen gekennzeichneten Testdatensatz erfolgen oder es kann zur Vorhersage eines nicht gekennzeichneten Testdatensatzes genutzt werden. Hierbei werden Testdaten und Trainingsdaten auf die gleiche Weise verarbeitet und anschließend das vorkonstruierte Modell angewendet. Alternativ können das Modell und die Parameter exportiert und gespeichert oder an einen anderen Benutzer zur weiteren Verwendung gesendet werden.
Die Analysedaten werden nach Abschluss als druckbarer Ergebnisbericht mit übersichtlichen Informationen in Form von Diagrammen, einer Zusammenfassung der Metadaten und der Vorhersage angezeigt. Zusätzlich zum Bericht können detaillierte Ergebnisse in Form von csv-Dateien mit einer Auflistung aller vorverarbeiteten Spektren, Metadaten-Tabellen und Vorhersagen für jedes Spektrum exportiert werden.