k-分割交差検証

k-分割交差検証とは、データを k 個に分け、そのうち1つを検証用、残りを訓練用として、検証用を入れ替えながら k 回学習・評価する代表的な交差検証の方法です。

たとえば k = 5 なら、5 通りの分け方で評価し、その平均を最終的な性能とします。すべてのデータが必ず1回は検証に使われるのが特徴です。

データが少ない場合の標準的な検証手法で、Kaggle などの実務でも頻繁に使われます。