クロスバリデーション

相互検証は、単一のデータセットをサブセットに分割し、モデルの精度を検証するために使用される方法です。一般に、これにはデータをトレーニング セットとテスト セットに分割することが含まれます。モデルはトレーニング セットを使用して適合され、テスト セットで評価されます。

相互検証は、モデルの精度と信頼性を測定するための重要なツールです。これは、モデルが過度に複雑で、トレーニングに使用されたデータに近すぎる場合に発生する過剰適合を軽減するのに役立ちます。これにより、モデルがこれまでに見たことのないデータに対して正確な予測を行うことがより困難になります。相互検証により、モデルが過適合せずにさまざまなデータに一般化できる十分な柔軟性を確保します。

相互検証の最も単純な形式は、k 分割相互検証です。この手法には、データ セットを k 個のサブセットに分割することが含まれます。ここで、k は折り畳みの数です。各フォールドは、モデルを 1 回評価するために使用されます。モデルは平均誤差を計算することによって評価されます。フォールドの数は、データセットのサイズとトレーニング サンプルの数に応じて異なります。

相互検証は、モデルの精度を評価し、予測の信頼性を向上させるための重要な手法です。この手法は、機械学習、データ サイエンス、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野で使用されています。データセットを分割し、体系的な検証スキームを使用することで、研究者はモデルが正確であり、トレーニングに使用されたデータにオーバーフィットしていないことを検証できます。