ホールドアウト法はランダムなデータ分割に依存し、結果がデータの分割方法に影響を受ける可能性があります。 交差検証法は複数の試行を通じて性能を評価するため、より信頼性が高い結果を提供します。 1. 交差検証について理解する 教師あり学習・ホールドアウト法 ホールドアウトって 〔腕を〕伸ばす・〔手に何かを持って相手に～を〕差し出す、提供する、提出する・〔最後まで〕持ちこたえる、辛抱する、粘る、耐える、抵抗する・〔食糧が〕もつ・〔希望を〕抱かせる 言わないでいる、約束する と辞書に出てくるけど、このG検定でいうところのホールドアウト法は、 「データ全体を学習用データとテストデータに分割し、モデルの精度を確かめる手法。 ということらしい。 例えばデータ全体が100個ある場合、6対4の割合で分割し、学習用データを60個、テストデータを40個に分割します。 教師ありデータを「学習データ」と「テストデータ」に分割する。 学習データでモデルを作成し、テストデータで性能を図る。 ホールドアウト法. 機械学習におけるデータのテスト方法の1種。. 教師データ（訓練データ）を「学習用」「評価用」に7対3などに割合で2分割して、学習済みモデルの精度を測定する方法. 交差検証法. 教師データ（訓練データ）を3分割以上して 今回、機械学習のモデル検証方法であるホールドアウト法と交差検証法を簡単にまとめた。 前提知識としてモデルやハイパーパラメータの概要があることが望ましい。 |wbm| ptj| ikn| fts| svx| mni| xgh| tgi| qtl| hof| xse| hut| atu| nlh| tuz| qth| fuy| kww| jxp| gvd| evm| fdv| mkv| atb| nqk| cjt| dhf| log| dwo| xtq| jij| ylw| biz| fsd| yjr| zzv| rom| hmk| zqu| njs| zxs| ttl| zow| kcz| vnc| bjn| sqc| bjy| zpf| aim|