请将下面这段话总结在5句话以内，并尽量保留关于 hypotheses 和 GRE 的信息。   
当机器学习的训练流程开始时，数据集被分为训练集和测试集两部分。训练集用来训练模型，测试集用来验证模型的泛化能力。在此过程中，研究者们通常会对模型的表现形成若干假设（hypotheses），这些假设不仅包括模型的表现，比如与基准模型（baseline models）相比的效果，还包括模型在不同数据子集上的表现，例如在包含特定类型问题的数据集上的性能。至于具体的评测指标，研究者可能会侧重于模型的准确率、召回率和F1得分等。这些训练好的模型会在例如GRE等考试成绩的预测效力上得到验证，通过与实际结果对比，证明模型的有效性和稳定性。
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数据集分为训练集和测试集，以训练和验证模型的泛化能力。研究者会形成关于模型表现的假设，包括与基准模型相比的效果及在特定数据子集上的表现。评估时，研究者关注准确率、召回率和F1得分等指标。模型在GRE等考试成绩预测上的效力，通过与实际结果对比来验证。这证明了模型的有效性和稳定性。
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