ホールドアウト
term_id: held_out
Category: basic_concepts
Definition
「ホールドアウト」データセットとは、機械学習モデルの学習フェーズから意図的に除外された例の集合です。このサブセットは、モデルが見知らぬデータに対してどれほどよく一般化できるかを評価するために使用され、開発プロセスにおいてバイアスのない性能指標を提供します。
Summary
モデルの性能評価や過学習の防止のために、学習データセットから予約されたデータサンプル。
Key Concepts
- 一般化
- 過学習
- 検証セット
- 無偏評価
Use Cases
- ハイパーパラメータのチューニング
- 異なるモデルアーキテクチャの比較
- 本番導入前の最終的な性能推定