CV세트 기반 스태킹 관련 질문

책과 강의에서는 개별모델이 학습 폴드로 학습하여 테스트 세트를 예측한 결과값들을 평균을 낸다고 나와있습니다.

조금 의문이 드는 것이 메타모델이 학습할 때에는 이진분류의 경우, 0과 1로만 이루어진 패턴을 학습하는 반면, 테스트 데이터셋을 예측할 땐 0과 1 사이의 유리수가 들어올 수 있는데 이 경우, 예측이 잘되는지 궁금합니다.

예를 들어, 이진분류에서 cv=3인 경우, 개별 분류기가 세번에 걸쳐 테스트 데이터 세트의 1행을 1,0,1로 예측했다면 이를 평균하면 0.66입니다. 학습은 0과1로 이루어진 반면, 테스트에서는 0.66처럼 소수점이 포함되어도 아무런 문제가 없는건지 궁금합니다!