scikit-learnでCross Validation - Qiita詳しいことはWikipediaに書いてある。 Cross Validationはモデルの妥当性を検証する方法のひとつ。一般的に開発用のデータは訓練データと検証データに分かれる。 しかし、このまま行ってしまうと折角の訓練データが減ってしまうことになる上に、訓練データの選び方によって汎化性能が下がってしまう可能性がある。 Wikipediaに書いてあるもののホールド・アウト検定がこれに当たる。一般にはこれはCross Validationにはあたらない。 ここに書いてあるK-分割交差検定がこれに当たる。K-分割交差検定では開発用のデータをK個に分割しK-1個を訓練用に、残りの一つを検証用に使いモデルの正当性を計算する。 これにより使える訓練データが増えると同時に、これらを訓練データを変えることにより、汎化性能を上げることができる。 scikit-learnで具体的にどのように行うのか書いてみた
