交差検証（クロスバリデーション）とは？合わせてグリッドサーチに関しても学ぼう！ - AI Academy Media

分類と回帰に使える評価方法 最後に、分類でも回帰でも使える評価方法の交差検証とグリッドサーチについて説明します。 ２つの手法の意味は以下の通りです。 ・交差検証（Cross-validation）：個々のモデルの汎化性能を評価する手法 ・グリッドサーチ（grid search）：機械学習のハイパーパラメータ探索の方法 それでは、一つずつ詳細を見ていきましょう。 ホールドアウト法 ホールドアウト法は、モデルを作る学習データと、モデルを評価するテストデータに分割して評価します。 データを分けることで、汎化性能（未知のデータに対する性能）を向上させることができます。 もし、未知のデータを予測するにあたり全てのデータを学習データにしてしまうと、過学習(学習データにだけ適合していて未学習のデータに対して正しく答えを出力できない状態)してしまいます。 scikit-learnのtrain_test_s

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