「クロスバリデーション」とはどういう意味ですか？
目次
クロスバリデーションは、予測モデルの働き具合をチェックするためのテクニックなんだ。基本的な考え方は、利用可能なデータを2つの部分に分けること。1つはモデルをトレーニングするため、もう1つはモデルのパフォーマンスをテストするため。このおかげで、モデルが新しくて見たことのないデータに対しても正確な予測ができるかどうか確認できるんだ。
クロスバリデーションの種類
クロスバリデーションにはいくつかの方法があるよ。よく使われる方法の一つは、データをいくつかの小さいグループ、つまり「フォールド」に分けること。モデルはそのいくつかのグループでトレーニングされ、残りのグループでテストされる。このプロセスは何度も繰り返されて、各グループがテストグループになるんだ。
クロスバリデーションの利点
クロスバリデーションを使うと、単に1回のトレーニングとテストの分割を使うよりも、新しいデータに対するモデルの能力の見積もりが良くなるんだ。モデルがオーバーフィッティングしてるかどうかも分かる。オーバーフィッティングっていうのは、トレーニングデータに非常に合いすぎてて、違うデータではうまくいかないかもしれないってこと。
応用
クロスバリデーションは、機械学習、予測、統計などさまざまな分野で役立つんだ。これを使うことで、研究者や実務者はベストなモデルを選んで予測を改善できるから、データ分析において重要なツールなんだよ。