5-겹 교차 검증
데이터셋을 5개의 그룹으로 나누어 4개로 학습하고 1개로 검증하는 과정을 5번 반복하는 통계적 평가 방법이다. 모델의 성능을 더 객관적으로 측정하고 특정 데이터에 과적합되는 것을 방지한다. 하이퍼파라미터 확정 및 레시피 동결을 위해 필수적으로 활용된다.