최종 분류 모델을 생성할 때, 어떤 데이터를 사용해야 하는지 궁금합니다.

안녕하세요.

강사님의 여러 강의를 듣고 큰 도움을 받고 있습니다. 제가 궁금한 것은, 실제 업무 영역에서 분류모델을 적용하는 과정입니다. 모델을 생성한 후, 실제 타겟값을 알 수 없는 현실데이터에 적용을 해야 할 때, 어떤 데이터로 만든 모델을 적용해야 하는지 궁금합니다.

예를 들어서 강의에 따르면, 랜덤포레스트의 경우, 구축된 데이터 중에서 학습/테스트를 나누고 학습데이터를 가지고 모델을 만들고 테스트데이터를 가지고 최종정확도 성능을 확인하잖아요. 그리고 나서 이제는 타겟값을 알 수 없는 데이터에 적용을 하는 거잖아요. 그때 사용하는 머신러닝모델은 테스트데이터에서 높은 정확도가 나온 '학습데이터로 만든 모델'을 적용하는 거라고 생각하는데요.

그런데, 최종적으로 높은 성능을 보인 모델의 하이퍼파라미터값을 학습데이터와 테스트데이터를 다 합친 것에 적용해서 최종 모델을 생성하고 실제로 타겟값을 알 수 없는 모델에 적용하는 건 괜찮은 걸까요?

궁금해서 여쭤봅니다. 항상 감사드립니다.