num_epochs = 100으로 실행하면 다음 결과를 얻습니다.

>>> all_scores
[2.112449, 3.0801501, 2.6483836, 2.4275346]
>>> np.mean(all_scores)
2.5671294

검증 세트가 다르므로 확실히 검증 점수가 2.1에서 3.1까지 변화가 큽니다. 평균값(2.6)이 각각의 점수보다 훨씬 신뢰할 만합니다. 이것이 K-겹 교차 검증의 핵심입니다. 이 예에서는 평균적으로 2,600달러 정도가 납니다. 주택 가격의 범위가 1만 달러에서 5만 달러 사이인 것을 감안하면 비교적 큰 값입니다.

이 모델을 조금 더 오래 500 에포크 동안 훈련해 보죠. 각 에포크마다 모델이 얼마나 개선되는지 기록하기 위해 훈련 루프를 조금 수정해서 에포크마다 각 폴드의 검증 점수를 로그에 저장하겠습니다.