クロスバリデーションとは？
意味・定義
クロスバリデーションとは、機械学習やデータ分析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。この方法では、データをいくつかの部分に分割し、それらを用いてモデルを訓練したり評価したりします。一般的には、データセットを複数のサブセット（フォールド）に分け、各フォールドを一度はテストデータとして使い、残りを訓練データとして使用します。このプロセスにより、モデルの汎用性を確認でき、過学習（トレーニングデータに対してのみ良好な性能を示し、未知のデータに対しては劣る状態）を防ぐことができます。
目的・背景
クロスバリデーションは、モデルが新しいデータに対してどれだけ適応できるかを確認するために必要です。例えば、限られたデータしか持たない場合、データを無駄にせずに正確な評価を行うために、この手法が用いられます。適切にモデルを評価することで、データに対する理解を深め、より高性能なモデルを構築するための基盤を作ることができます。また、異なるモデルの比較を行う際にも、クロスバリデーションは有用であり、どのモデルが最適かを見定める助けとなります。
使い方・具体例
- データ分析プロジェクトにおいて、クロスバリデーションを用いて異なるモデルの性能を比較し、最適なモデルを選定する。
- 新しいアルゴリズムを実装する際、訓練データを複数のフォールドに分けて評価し、モデルの安定性を確認する。
- 特定のビジネス課題に対して機械学習モデルを適用する前に、クロスバリデーションで予測精度を測定し、実運用に向けた意思決定を行う。
- データの分布が偏っている場合に、層別サンプリングを併用してクロスバリデーションを実施し、偏りを考慮した評価を行う。
- モデルのハイパーパラメータ（調整可能な設定値）を最適化する際に、クロスバリデーションを用いて最適なパラメータ設定を見つける。
別名・同義語
cross-validation-2, バリデーション, validation
関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
まとめ
- クロスバリデーションは、モデルの性能評価において重要な手法です。
- 新しいデータに対するモデルの適応性を確認するために有効です。
- 機械学習プロジェクトにおいて、モデル選定やハイパーパラメータ調整に利用されます。
現場メモ
クロスバリデーションの導入時には、データの分割方法やフォールド数の選定に注意が必要です。特にデータが不均衡な場合、適切な層別クロスバリデーションを行わないと、評価結果が実際の性能を反映しないことがあります。また、計算コストも考慮し、フォールド数を設定することが重要です。