평가할 때마다 어려운 특성을 제거합니다.

점수를 높이기 위해 테스트 데이터로 모델을 직접 학습합니다.

여러 데이터 분할에서 모델을 평가하므로, 운 좋거나 운 나쁜 하나의 분할에 대한 의존도가 줄어듭니다.

보지 못한 모든 데이터에서 동일한 성능을 보장합니다.