增强数据可以显著影响机器学习模型在测试集上的性能和评估。通过旋转、翻转或调整颜色等技术增强现有的训练数据，开发人员可以创造出更多样化的示例，使模型能够从中学习。这种多样性的增加有助于模型在面对新的、未见过的数据时更好地进行泛化。然而，在测试集中加入增强数据时需要谨慎考虑，以确保评估仍然有效，并反映模型处理真实世界场景的能力。
当增强数据被包含在测试集中时，可能会误导模型的技能评估。例如，如果一个模型在高度改动的图像上进行测试，这些图像夸大了某些特征，模型在这些示例上的表现可能很好，但在真实场景中，由于图像的处理方式不同，其性能可能较差。这可能会给模型性能带来不准确的印象。因此，理想情况下，测试阶段应包含与预期真实生活变异相匹配的数据，而不是专注于模型可能在生产中遇不到的人工修改的示例。
最终，添加增强数据必须保持平衡。开发人员应理想地将训练数据集和测试数据集分开，主要在训练过程中使用增强。这种方法确保模型学会处理多样化的输入，而不是在这些输入上进行评估。明确的区分可以对模型在类似于训练环境中的准确性和可靠性进行诚实的评估，确保它在真实条件下表现良好，而不是由于不熟悉的增强输入导致结果被夸大。