ホーム / 機械学習の概要 / モデルの選択・評価 / 交差検証157交差検証機械学習の概要モデルの選択・評価交差検証とは、データの分け方を変えて何度も学習・評価を行い、その平均で性能を測る検証方法です。ホールドアウトでは分け方による偶然のばらつきが大きくなりがちですが、複数回の評価を平均することで安定した結果が得られます。少ないデータを有効に使えるため、データが限られる状況での標準的な検証方法です。