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はい、交差検証法はホールドアウト分割を繰り返し行う手法です。
## 交差検証法の手順
1. データセットを複数のフォールド(部分集合)に分割する。[1][2]
2. 1つのフォールドをテストデータ、残りをトレーニングデータとしてモデルを構築する。[1][2]
3. テストデータでモデルを評価し、評価指標(精度など)を記録する。[1][3]
4. 2と3を、すべてのフォールドが1回ずつテストデータになるまで繰り返す。[1][2]
5. 各フォールドでの評価指標の平均を最終的な評価値とする。[1][2][3]
つまり、交差検証法はホールドアウト分割(トレーニングデータとテストデータに分割)を複数回行い、その結果を平均化することで、より信頼性の高い汎化性能評価を行う手法なのです。[1][2][3]
この繰り返しによって、特定のデータ分割に左右されずに、より客観的な評価ができるというメリットがあります。[1][2]
代表的な交差検証法には、k分割交差検証やLOOCV(Leave-One-Out Cross-Validation)などがあり、データ量に応じて使い分けられます。[1][2]
Citations:
[1] https://shoblog.iiyan.net/cross-validation/
[2] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E6%A4%9C%E8%A8%BC
[3] https://qiita.com/RyutoYoda/items/4ca997771e99d6c39ddb
[4] https://aiacademy.jp/media/?p=263
だからそれで評価されるまで性能上げてったらオーバーフィッティングやろ まして１００パーセントの上司だろ？
だから期限と一日あたりのモデル送信数にを設けるんだよ それを超えたらテストデータ自体を更新する どちらにせよ、ホールドアウト分割よりは過学習を防げる
あー クロスバリデーションでバリデーションセットとテストセットの話なんだよね バリデーションとテストってさんざ言ってるんだから知ってればわかると思うけど
バリデーションとテストと分けたところで、ホールドアウト分割だろ？ 交差検証してもホールドアウト分割だろ？
k fold cross validationとholdoutは違いますね
はい、交差検証法はホールドアウト分割を繰り返し行う手法です。 ## 交差検証法の手順 1. データセットを複数のフォールド(部分集合)に分割する。[1][2] 2. 1つのフォールドをテストデ...
ChatGPTかな？
webページを註釈してるからbing
下手したらリアルでこういうの相手しなきゃいけないかと思うと頭痛い
残ネーン。Perplexityでしたーｗｗｗ
Citationsね、了解
お前みたいなのは揃って地獄行けやタコ
わかってないのはお前だろ ホールドアウト分割を繰り返してるんだよ交差検証ってのは テストデータのブラックボックステストってのはそれとは別で、マニュアルでアノテーションして...
ルー大柴になればイキれると思ったの？
ルー大柴が決め台詞w
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