held-out-split

학습 중 생성된 규칙의 일반화 성능을 측정하기 위해 학습 데이터에서 분리한 검증용 데이터 부분집합이다. RuleChef는 새로 합성된 규칙을 이 셋에서 평가하여 오버피팅을 걸러내고 규칙 수용 여부를 결정한다. 이 방식은 규칙의 개발 시점 편향을 줄이고 실제 성능을 보장하는 데 핵심적이다.