正しい選択肢は：
④ (A) ホールドアウト検証
(B) k-分割交差検証
解説:
(A) ホールドアウト検証
・ホールドアウト検証は、データを訓練データと検証データに分割し、モデルを学習させた後に検証データで性能を評価する方法です。
・この分割は1回だけ行うため、評価結果が分割の仕方に依存する可能性があります。
(B) k-分割交差検証
・k-分割交差検証は、データをk個の等しいサイズのグループ（fold）に分割し、それぞれを検証データとして使い、 残りを訓練データとしてk回学習と評価を繰り返します。
・すべてのデータが訓練データと検証データとして一度は使用されるため、評価結果がより信頼性の高いものになります。
他の選択肢の説明:
1.(A) k-分割交差検証, (B) ホールドアウト検証
・k-分割交差検証は、データ分割を複数回行う方法であり、単純な訓練・検証データ分割には適していません。
2.(A) ホールドアウト検証, (B) PoC
・PoC（Proof of Concept）は機械学習の評価方法ではなく、技術の概念実証を指します。
3.(A) PoC, (B) k-分割交差検証
・PoCはこの文脈に適さず、訓練と検証データの分割方法を指していません。
