ホーム / 機械学習の概要 / モデルの選択・評価 / ホールドアウト検証156ホールドアウト検証機械学習の概要モデルの選択・評価ホールドアウト検証とは、データを訓練用と検証用（あるいはテスト用）の2つに1回だけ分け、訓練用で学習・検証用で評価する、シンプルな検証方法です。たとえば全体の70%で学習し、残り30%で性能を測ります。手軽で計算量も少ない反面、分け方の偶然で評価が変わりやすい弱点があります。データが十分多い場合の基本手法で、データが少ない場合は次の交差検証を使います。