홀드아웃 방법
데이터를 훈련(Train), 검증(Validation), 테스트(Test) 세트로 고정된 비율로 나누어 사용하는 방식이다. 교차 검증에 비해 연산량이 적어 대규모 데이터셋이나 딥러닝 모델 학습에서 주로 활용된다. 데이터가 충분히 많을 때 통계적으로 유의미한 평가 결과를 제공한다.