今回はデータの分割方法について整理します🐜 学習データとテストデータ ホールドアウト法 交差確認法 一つ抜き法(leave-one-out) ブートストラップ法(bootstrap) おわりに 参考文献 学習データとテストデータ 機械学習モデルを構築するとき、集めてきたデータとモデルの推定値の誤差が小さくなるよう調整する。しかし、これだけでは未知のデータに対する良し悪し、つまり汎化能力が不明である。そこで一般には手元にあるデータを、モデル構築用の学習データと、汎化性能比較用のテストデータに分割し、既知のデータと未知のデータの両面から機械学習モデルを評価・構築する。 ここで、対象とするデータの母…
