交差検証とは？

交差検証とは、データをk個のグループに分割し、1つを検証用、残りを訓練用として学習・評価することをk回繰り返し、結果を平均して汎化性能を見積もる手法。役割を入れ替えることで、分割の偏りによる評価のばらつきを抑える。

応用情報技術者試験の過去問では1回出題されています。

こうさけんしょう

応用情報技術者試験の頻出用語／テクノロジ系／別名：クロスバリデーション、k分割交差検証

交差検証の意味

データをk個のグループに分割し、1つを検証用、残りを訓練用として学習・評価することをk回繰り返し、結果を平均して汎化性能を見積もる手法。役割を入れ替えることで、分割の偏りによる評価のばらつきを抑える。

5分割交差検証なら、5回の評価値の平均をモデルの性能とする。データ量が少ないときに特に有効。

ホールドアウト法と取り違えやすい。ホールドアウトは訓練用と検証用に1回だけ分けて1回評価するのに対し、交差検証は役割を入れ替えてk回評価し平均する。回数が分岐点。またkは分割数であって訓練に使うグループ数ではなく、全データが1度ずつ検証側に回る。

AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。
正解：学習モデルの汎化性能を評価するために、データを複数のグループに分割し、一部を学習に残りを評価に使い、順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。
要点：交差検証はデータを分割・入替えして汎化性能を評価する手法
交差検証（クロスバリデーション）は、手元のデータをk個のグループに分割し、1つを検証用、残りを学習用として学習と評価を行う操作を、グループを入れ替えながらk回繰り返す手法である。目的は未知データに対する汎化性能を偏りなく見積もることで、モデルそのものを強くする手法ではない。したがって「分割して順に入れ替えながら学習と評価を繰り返す」と述べた選択肢が該当する。
出典：令和6年度秋期応用情報技術者試験午前問2（IPA）

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。