시간 외 샘플 분할
학습 데이터와 겹치지 않는 미래 시점의 데이터를 별도로 분리하여 모델을 검증하는 방식이다. 무작위 분할과 달리 실제 운영 환경에서의 시계열적 성능 변화를 사전에 파악할 수 있어 금융권 모델링에서 매우 중요하다.