모델을 만들기 위해 업계에서 널리 사용하는 기법은 k-폴드 교차 검증(k-fold cross validation)입니다. 이는 k개의 훈련 폴드에서 모델을 훈련하고 평가하는 모델 평가 기법입니다. 그다음 k번의 평균 성능을 계산하여 모델의 전반적인 성능을 추정합니다. 그림 6-3에서 보듯이 평가가 끝난 후 전체 훈련 데이터셋으로 모델을 다시 훈련하거나 개별 모델을 앙상블로 연결할 수 있습니다.

▲ 그림 6-3 k-폴드 교차 검증으로 앙상블 모델을 만들기