更新履歴はじめに機械学習を行う際、最適なアルゴリズムやパラメータを見極めるための評価手法としてCross-Validation(交差検証)を使用することができます。10,000件のデータで予測モデルを作成する場合、学習データ7,000件、テストデータ3,000件といった分け方としたとします。(これをHold-Out法と言います)Hold-Out法でランダムに分けたとしても学習データの内容に偏りがあったりすると過学習(Overfitting)等が発生し、モデルの性能に影響することがあります。Cross-Validationを使用すると、例えば10,000件のデータを5分割し、その内4個を学習データ、1個をテストデータとして学習→評価を行い、さらにそれを分割数分(5回)実施してくれます。これにより、Hold-Out法と比較し、より正確な評価を行うことができます。アルゴリズムを変えてCross-Validationを利用することで、アルゴリズムごとの精度を確認できるため、最適なアルゴリズムを見つけやすくなります。ハイパーパラメータと試したい値を指定することで、パラメータ値ごとの評価を行ってくれます。これにより、最適なパラメータ値を見つけやすくなります。9.0より、CROSS_VALIDATE関数を使用することで、上記のようなCross-Validationによる評価が行えるようになりました。9.0時点で実施できるCross-ValidationはK分割クロスバリデーションのみです。naive_bayes(ナイーブベイズ分類),logistic_reg(ロジスティック回帰)のみです。評価結果を保存する場合の名前。本パラメータを使用しない場合、評価結果は表示されますが保存されません。ロジスティック回帰の予測段階に渡されるカットオフしきい値。9.2から、分類アルゴリズムだけでなく、LINEAR_REGとSVM_REGRESSORの回帰アルゴリズムでも利用できるようになりました。精度結果の評価手法として指定するメトリクスに、MSE、MAE、rsquared、explained_varianceを指定できるようになりました。利用例(アルゴリズムの比較)mtcarsテーブルのam列を予測するようなモデルを例に、Cross-Validationによるアルゴリズムごとの精度の比較を行います。row)上記のaccuracy(正解率)、error_rate(不正解率)を比較すると、ロジスティック回帰の方が良い精度であることが確認できます。このように、どのアルゴリズムを使用するかの判断の方法としてCross-Validationが使用できます。利用例(ハイパーパラメータの比較)上記のサポートベクターマシンを例に、Cross-Validationによるハイパーパラメータ値毎の精度の比較を行います。本例ではサポートベクターマシンのハイパーパラメータの一つである「C」(コストパラメータ)をC=1、C=5にした場合で比較します。row)上記のaccuracy(正解率)、error_rate(不正解率)を比較すると、「C」の値は1、5どちらも同じ精度であることが確認できます。9.0.1、9.2で確認しています。technology.。