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交差検定 - Wikipedia
交差検定(英: Cross-validation)とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、... 交差検定(英: Cross-validation)とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分を最初の解析の仮説検定に用いる手法[1] [2] [3]。 最初に解析するデータを「訓練事例(training set)」などと呼び、他のデータを「テスト事例(testing sets)」などと呼ぶ。 交差検定は Seymour Geisser が生み出した。特にそれ以上標本を集めるのが困難(危険だったり、コストがかかったり)な場合、データが示唆する仮説を検証することに慎重になる必要がある。 [編集] 交差検定の主な種類 [編集] ホールドアウト検定 一般にホールドアウト検定は交差検定には分類されない。なぜなら、データを交差させることがないためである。初期標本群から事例を無作為に選択してテスト事例を形成し、残る事例を訓練事例とする。テスト事例に使われるのは初期の標本群の
2015/04/16 リンク