こうさけんしょう

交差検証

データを分割して学習と評価を繰り返すことで、限られたデータでもモデルの汎化性能を正確に見積もる手法です。データの偏りを抑え、過学習を適切に検出するために不可欠です。

詳しい説明

交差検証とは、限られたデータセットを効率的に利用し、モデルの汎化性能を正確に見積もる手法です。データをいくつかのグループに分割し、一部をテスト用、残りを訓練用として入れ替えながら繰り返し学習と評価を行うことで、データの偏りに左右されない精度測定を可能にします。

最も一般的なk分割交差検証では、データをk個のグループに分割し、そのうち1つをテストデータ、残りを訓練データとしてモデルを評価するプロセスをk回繰り返します。最終的に各回の評価結果の平均をとることで、モデルの予測精度を客観的に評価できます。

G検定では、過学習を防ぐための検証手法として重要な位置づけにあります。学習データのみで評価するとモデルがデータを暗記する過学習を見抜けないため、この手法を用いて未知のデータに対する予測性能を正しく評価する必要があります。