cross-validation)とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分でその解析のテストを行い、解析自身の妥当性の検証・確認に当てる手法を指す[2][3][4]。データの解析(および導出された推定・統計的予測)がどれだけ本当に母集団に対処できるかを良い近似で検証・確認するための手法である。set、テストデータ)」などと呼ぶ。それ以上標本を集めるのが困難(危険だったり、コストがかかったり)な場合は、データから導いた推定は、交差検証などで慎重に裏付けを確認するべきである。外部リンク交差検証の主な種類[編集]ホールドアウト検証[編集]初期標本群から事例を無作為に選択してテスト事例を形成し、残る事例を訓練事例とする。テスト事例に使われるのは初期の標本群の3分の1以下の場合が多い[5]。一般にホールドアウト検証は交差検証には分類されない。データを交差させることがないためである。cross-validation"。K-分割交差検証では、標本群をK個に分割する。個を訓練事例とするのが一般的である。回の結果を平均して1つの推定を得る。標本群から1つの事例だけを抜き出してテスト事例とし、残りを訓練事例とする。これを全事例が一回ずつテスト事例となるよう検証を繰り返す。標本サイズにした場合と同じである。カーネル回帰[要出典]やティホノフ正則化などと関連がある。w_{2}x+w_{1}+w_{2}}上記になるようにテストデータが訓練データよりも未来の時刻になるようにスライディングウィンドウにて交差検証する方法がある。あるため、テストデータは訓練データよりも未来の時刻にしないといけない。以下のように訓練データを先頭から使い徐々に長くする方法もある。w_{2}(x+2)}誤差見積り[編集]パラメータ推定誤差は計算で求めることができる。(RMSE)は標準偏差に用いられる。注意点[編集]交差検証を使い、モデル選択やハイパーパラメータの決定が行われるが、この行為自体は、訓練データ+テストデータ全体に対して過剰適合を招き、交差検証の結果自体は信用できない結果となる[7]。特定の公開データセットに対して、新しい機械学習のモデルで交差検証の結果が改善したという論文発表が多数あるが、そのような手法はその公開データセットに対する過剰適合の可能性がある。2006年6月23日時点のオリジナル[リンク切れ]よりアーカイブ。2006年6月21日閲覧。フリーなオープンソース。複数台のコンピュータで実行可能な分散バージョンもある。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。Cookieに関する声明モバイルビュ。