지금은 신경망을 구축할 때 K-폴드 교차 검증을 할 수 있습니다.
최근 XGBoost 추가 기능( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/XGBoost-Add-In-for-JMP-Pro/ta-p/319383) 을 사용하면 서로 직교하는 여러 개의 폴드를 추가할 수 있으므로 더욱 좋습니다.
하지만 이 옵션은 Boosted Tree, Boostrap Forest나 더 간단한 Multiple Linear Regression 모델 등 다른 플랫폼에서는 사용할 수 없습니다.
고유한 홀드아웃 샘플이 포함된 단일 검증 열만 추가할 수 있습니다.
k-폴드 교차 검증은 XGBoost에서만 고유한 것이 아니므로 이 옵션은 모든 플랫폼에서 사용할 수 있어야 하며, 여러 플랫폼에서 일관되게 평가되는 모델 전반에 걸쳐 보다 일반화된 오류 측정 항목을 허용해야 합니다.
