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• 2024년 12월 1일 (일) 13:38 Fortify 토론 기여님이 Holdout (Data Science) 문서를 만들었습니다 (새 문서: '''Holdout''' in data science refers to a method used to evaluate the performance of machine learning models by splitting the dataset into separate parts, typically a training set and a testing set. The testing set, often called the "holdout set," is kept aside during model training and is only used for final evaluation to ensure unbiased performance metrics. ==How Holdout Works== The holdout method involves the following steps: *The dataset is split into two (or sometimes three...) 태그: 시각 편집