과대적합 모델을 감지하는 가장 좋은 방법은 가능한 입력 데이터 값과 유형을 포괄적으로 표현하여 더 많은 데이터에 대해 기계 학습 모델을 테스트하는 것입니다. 일반적으로 훈련 데이터의 일부는 과대적합 여부 확인을 위한 테스트 데이터로 사용됩니다. 테스트 데이터의 높은 오류율은 과대적합을 나타냅니다. 과대적합을 테스트하는 한 가지 방법이 아래에 나와 있습니다.
K-폴드 교차 검증
교차 검증은 실제로 사용되는 테스트 방법 중 하나입니다. 이 방법에서 데이터 사이언티스트는 훈련 세트를 동일한 크기의 K개의 부분 세트 또는 폴드라고 하는 샘플 세트로 나눕니다. 훈련 과정은 일련의 반복으로 구성됩니다. 각 반복 동안 단계는 다음과 같습니다.
1.    하나의 하위 세트를 검증 데이터로 유지하고 나머지 K-1 하위 세트에 대해 기계 학습 모델을 훈련시킵니다.
2.    검증 샘플에서 모델이 어떻게 작동하는지 관찰합니다.
3.    출력 데이터 품질을 기준으로 모델 성능을 평가합니다.
모든 샘플 세트에서 모델을 테스트할 때까지 반복됩니다. 그런 다음 모든 반복에서 점수의 평균을 구하여 예측 모델의 최종 평가를 얻습니다.