held-out-validation

보류 검증은 가설을 학습(split)용 데이터에서 코드로 튜닝한 뒤, 별도의 검증 분할에서 단 한 번만 재실행해 효과 크기와 유의성을 확인하는 절차이다. 이 방식은 반복적 튜닝을 통한 p-hacking을 억제하기 위해 설계되었으며, DiscoPER은 가설이 학습·검증 양측에서 기준(예: |δ|≥0.2, p≤0.05, δ_val≥0.6·δ_train)을 만족할 때만 수용했다. 보류 검증은 발견의 통계적 타당도를 보장하는 핵심 장치이다.