होल्डआउट विधि

मूल्यांकन की एक सरल विधि जो डेटासेट को दो अलग-अलग सेटों में विभाजित करती है: प्रशिक्षण और परीक्षण, आमतौर पर 70/30 या 80/20 के अनुपात में। हालाँकि कार्यान्वयन में तेज़ है, यह विधि डेटा के विभाजन के तरीके के आधार पर पक्षपाती प्रदर्शन अनुमान उत्पन्न कर सकती है।

← पीछे