Изменения

Обучающая выборка один раз случайным образом разбивается на две части <tex> T^l = T^t \cup T^{l-t} </tex>

Метод Hold-out применяется в случаях больших датасетов, т.к. требует меньше вычислительных мощностей по сравнению с другими методами кросс-валидации.

Недостатком метода является то, что оценка существенно зависит от разбиения, тогда как желательно, чтобы она характеризовала только алгоритм обучения.

=== Полная кросс-валидация (Complete cross-validation) ===

# Выбирается значение <tex>t</tex>