5.9.1 요약

이 장에서는 여러 학습 모델을 비교하는 고급 도구를 배웠습니다. 단일 훈련-테스트 분리 대신에 다중 분리 세트를 만들었습니다. 또 학습에 있어 근본적인 이슈 중 하나인 편향-분산 상충 관계도 깊게 살펴보았지요. 마지막으로 두 가지 시각화 방법인 학습 곡선과 복잡도 곡선을 그려 보고, 여러 교차 검증 폴드 세트를 이용해서 모델 성능을 비교해 보았습니다. 그러나 지금까지 공부한 것은 일부에 지나지 않습니다. 학습에 사용할 하이퍼파라미터를 구조적으로 선택하는 방법은 아직 배우지 않았으니까요. 다음 장에서 계속됩니다!