Frozen Holdout

학습이나 다음 데이터 선택에 사용하지 않고 모델 평가에만 보존하는 데이터입니다. 후보 사례를 고르는 과정과 평가 데이터를 분리해, 테스트셋에 맞춘 선택으로 실제 성능이 과대평가되는 문제를 막습니다.