トレーニングセット、検定セット、ホールドアウトセットトレーニングセット、検定セット、ホールドアウトセットトレーニング、検定、ホールドアウトとはデータのパーティショニング機械学習モデルを開発するにあたっての最初のステップは、トレーニングと検定です。モデルをトレーニングして検定するには、まずデータセットを分割する必要があります。この分割では、トレーニング、検定、およびホールドアウトセットに使用するデータの割合を選択します。ホールドアウトデータを含むデータセットを示しています。トレーニングセットとは​トレーニング​セットとは、データセットのサブセクションであり、​​機械学習アルゴリズム​はここから​​特徴量​と​ターゲット変数​との関係を見つけ出す、つまり「学習」します。​​教師あり機械学習​では、トレーニングデータに既知の結果がラベル付けされます。つのサブセットであり、ここに機械学習アルゴリズムを適用して、ターゲット変数の既知の結果とデータセットの他の特徴量との関係をどの程度の精度で識別できるかを確認します。ホールドアウトセットとは​ホールドアウト​サブセットは「テスト」データとも呼ばれ、トレーニングと検定が完了した機械学習モデルのパフォーマンスを最終的に推定します。ホールドアウトセットは、使用するアルゴリズムに関する意思決定や、アルゴリズムのチューニング​または改善には使用すべきではありません。トレーニング、検定、ホールドアウトセットが重要である理由データをトレーニング、検定、およびホールドアウトセットへと分割することにより、精度が高く、モデルのトレーニングの基になったデータだけでなく、将来収集するデータと関連性のあるモデルを開発できます。データをトレーニング、検定し、ホールドアウトセットでテストすることにより、モデルの結果の精度がどのぐらいになるかを知ることができ、意思決定およびモデル精度の信頼性の向上につながります。DataRobot自動機械学習​とデータサイエンス​全般に詳しくない場合は特に、データを分割、トレーニング、検定、テストするための最善の方法を判断することが難しくなります。プラットフォームは、最も精度の高い機械学習モデルを開発するようにデータを自動的に分割、トレーニング、テストしますが、使用する割合をユーザーがすでにわかっている場合は、手動での調整も可能です。設定されています)に基づいて表示されます。広範な状況にわたって精度の高いモデルを構築できます。shortlyClose。