なお「機械学習」でその「予測」性能の良し悪しを計ろうと思ったら、(AIC及びその派生系も使えないわけではないが)普通は「交差検証」(まだ見ぬ未来への影響が本当にプラスになったか否か)を使うしかない。 https://twitter.com/TJO_datasci/status/888752877388288000 「論点がだいぶ発散している感じなのであえて論点をグッと絞ると「交差検証で汎化性能をチェックしているかどうか」がまともな(統計学的にせよ機械学習的にせよ)モデリングをしているか否かを見分けるカギになると思う。」 https://twitter.com/TJO_datasci/status/889160083711471616
![「AIに聞いてみた」放送後に教育や企業の現場に起きた小さな出来事の収集/およびGoogleのデータサイエンティストの方による「交差検証」によるチェックの重要性](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/834359df1095dfd12f6f36357709ae6245437997/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F68ef7fad9bae53d8464f63cc25e0f16e-1200x630.png)