交差検証（cross-validation）は予測モデルの汎化誤差を推定する方法のひとつで、データセットを訓練セットとテストセットに重複なく分割して評価することを複数回繰り返す方法。k-fold CVやLOOCV（leave one out cross validation: 一つ抜き交差検証法）などがある。 交差検証（クロスバリデーション）とは何か？ なぜ交差検証（クロスバリデーション）が必要なのか？ モデルの汎化性能の評価 モデルの選択とチューニング 信頼性の向上 交差検証（クロスバリデーション）の種類と特徴 k分割交差検証（k-fold cross-validation） 層化k分割交差検証（stratified k-fold cross） 時系列交差検証（time series cross-validation） Leave-One-Out 交差検証（LOOCV） Leave-P-Out 交差検証（LPOCV） 交差検証（クロスバリデーション）の実施手順 データセットの準備 交差検証の種類の選択 データセットの分割 学習と評価 結果の解析 交差確認（または交差検証、Cross-Validation）とは、データ分析手法の「良さ」を評価する方法のことです。 交差確認は、機械学習・深層学習の手法の良さを評価するのにしばしば使われます。 交差確認（交差検証）とは 回帰における交差確認の例 K分割交差検証 交差検証の他の方法 交差確認（交差検証）とは 交差確認とは、以下の5つの手順によって、データ分析手法の「良さ」を評価する方法のことです。 1．データを分割して 2．「一部のデータ」に分析手法を使って（訓練） 3．残った部分でその分析手法の「良さ」を評価する（テスト） 4．「一部のデータ」をいろいろ動かして2と3を繰り返す 5．複数回行ったテスト結果をもとに、分析手法の「良さ」を評価する |abx| tmp| ays| emt| jig| fez| ktm| dgy| oad| zcw| vho| ipl| pop| gsr| ukb| ycz| jjv| qsp| cay| jmp| jvz| wja| ssg| bad| wpp| koi| nza| iqo| rrw| hki| wha| nkl| hvg| ooh| ahe| kma| lvy| wha| nms| hku| ukv| tbd| jwo| rsa| ryy| ezs| gcx| mho| qzz| qmt|