交差検証とホールドアウト法とは？
交差検証とホールドアウト法とは、学習済みモデルの汎化性能を、学習に使っていないデータで見積もる手順。ホールドアウト法はデータを訓練用と検証用に一度だけ分け、k分割交差検証はk個に分けてk回学習・評価し平均をとる。データ量と計算コストで使い分ける。
こうさけんしょうとほーるどあうとほう
交差検証とホールドアウト法の意味
学習済みモデルの汎化性能を、学習に使っていないデータで見積もる手順。ホールドアウト法はデータを訓練用と検証用に一度だけ分け、k分割交差検証はk個に分けてk回学習・評価し平均をとる。データ量と計算コストで使い分ける。
交差検証とホールドアウト法の具体例
5,000件なら8:2のホールドアウトで足りるが、300件しかない案件では分割の当たり外れで精度が±10ポイント揺れるため、5分割交差検証で平均と分散を見る。時系列データでは未来を学習に混ぜないよう、時間順に分ける必要がある。
交差検証とホールドアウト法は試験でどう引っ掛けられる？
検証データを見ながらハイパーパラメータを何度も調整すると、検証データにも過学習する。最終評価用のテストデータは別に取り置くのが原則。データ分割前の正規化も情報漏れの原因になる。
交差検証とホールドアウト法と関連する用語
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。