「5倍交差検証」とはどういう意味ですか？

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五重交差検証は、モデルがデータでどれくらい良く機能するかをチェックする方法だよ。一度に全データを見るんじゃなくて、データを5つの小さい部分、つまり「フォールド」に分けるんだ。

その過程で、モデルはそのうちの4つの部分でトレーニングされて、残りの1つの部分でテストされるんだ。これを5回繰り返して、各部分がテストセットになるようにする。5回全部終わったら、各テストの結果を平均するよ。

この方法は、モデルが信頼できるかどうかを確かめるのに役立つし、特定のデータに運が良いだけじゃないかを確認できるんだ。トレーニングデータではうまくいくけど、新しい見たことないデータには失敗しちゃうオーバーフィッティングのリスクを減らすことができる。五重交差検証を使うことで、モデルが現実の状況でどれくらいうまく機能するかをより理解できるよ。