ホールドアウト法と交差検証法

ホールドアウト法も交差検証法も機械学習におけるデータのテスト方法です。

ホールドアウト法

ホールドアウト法とは、機械学習モデルの性能を評価するための方法の一つで、データセットをトレーニングデータとテストデータに分割し、モデルをトレーニングしてテストデータで評価する手法です。通常、ホールドアウト法では、全体のデータセットをトレーニングデータとテストデータに分割することが一般的です。例えば、70％のデータをトレーニングデータとして、残りの30％をテストデータとして使用する場合があります。トレーニングデータを使用してモデルをトレーニングし、テストデータを使用してモデルの性能を評価します。

ホールドアウト法のメリット

簡単で実装しやすい
データセットのサイズが大きい場合に有効
モデルの過学習を防ぐために、トレーニングデータとテストデータを分割してモデルのパフォーマンスを評価することができる

ホールドアウト法のデメリット

データの分割方法によって結果が異なる可能性がある
データが偏っている場合、偏りがテストデータに含まれる可能性がある
データが少ない場合、十分な精度を得ることができない場合がある

交差検証法

交差検証法（Cross-Validation）は、機械学習や統計学において、モデルの性能を評価するための手法の一つです。特に、限られたデータセットでモデルの性能を客観的に評価する際に利用されます。最も一般的な交差検証法は「k分割交差検証（k-fold cross-validation）」です。k-foldでは、データセットをk個のフォールドに均等に分割し、k回の試行を行います。各試行では、1つのフォールドがテストセットとなり、残りのk-1個のフォールドをトレーニングセットとして利用します。