Jakość, zakres, tendencyjność i legalność danych treningowych wpływają na działanie modelu.
Dane treningowe służą do dopasowania modelu, aby mógł uczyć się wzorców; pułapką egzaminacyjną jest pomijanie tego, jak stronniczość, luki lub nielegalne źródła zniekształcają wyniki.