交差検証
term_id: cross_validation
Category: training_techniques
Definition
交差検証は、機械学習モデルの性能を推定するための統計的手法です。最も一般的な形式はk-fold交差検証で、データをk個の等しい部分に分割します。各ステップで、1つの部分をテストセットとして、残りのk-1個の部分をトレーニングセットとして使用し、モデルの性能を測定します。このプロセスをk回繰り返して平均性能を算出します。
Summary
限られたデータサンプル上で機械学習モデルを評価するために、データをトレーニング用とテスト用のサブセットに分割するリサンプリング手法。
Key Concepts
- k分割
- モデルの汎化性能
- 過学習の検出
- 性能推定
Use Cases
- ハイパーパラメータのチューニング
- 異なるアルゴリズムの比較
- 小規模データセットでのモデルの安定性検証
Code Example
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