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はてなキーワード: ホールドアウトとは
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
はい、Kaggleのようなブラックボックスのリーダーボードで評価する現場は存在します。
機械学習モデルの評価には、一般的に以下の2つの方法があります。
1. **ホールドアウト評価**: 学習データを訓練データとテストデータに分割し、テストデータでモデルを評価する方法。[1]
2. **ブラックボックス評価**: 評価用のデータセットが公開されず、サーバーにモデルを提出して評価される方法。Kaggleのコンペティションがこの方式。[1][2]
つまり、Kaggleのようなブラックボックス評価は、機械学習の様々な現場で採用されている評価方式の1つであり、特に実運用に近い評価が求められる場合に有効な手段となっています。[1][2][3]
Citations:
[1] https://qiita.com/Shun_PI/items/896d05ed9689f4b24347
[2] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/kaggle-competition/
[3] https://www.kikagaku.co.jp/kikagaku-blog/signate-competition/
[4] https://www.topgate.co.jp/blog/google-service/8707
[5] https://www.jst.go.jp/crds/pdf/2023/RR/CRDS-FY2023-RR-02.pdf
