구분 학습 기간 (Learning Period) 검증 기간 (Validation Period) 테스트 기간 (Testing Period)
주요 목적 모델의 파라미터(Parameter) 추정 및 학습 최적의 하이퍼파라미터 선정 및 모델 선택(Model Selection) 최종 모델의 일반화 성능(Generalization) 검증
핵심 활동 데이터의 패턴, 추세, 계절성 학습 여러 후보 모델 간의 성능 비교 및 과적합(Overfitting) 탐지 가리워진 미래 데이터를 통한 실제 성과(Inference) 측정
사용 지표 Loss Function (손실 함수) 최소화 Accuracy, Precision, RMSE 등 상대 비교 지표 Validation 지표 + 비즈니스 지표 (R², Confusion Matrix 등)
데이터 성격 가장 과거의 데이터 학습 이후, 테스트 이전의 중간 데이터 가장 최근의 데이터 (Hold-out)