交差検証
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2023/07/01 03:21 UTC 版)
交差検証(交差確認)[1](こうさけんしょう、英: cross-validation)とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分でその解析のテストを行い、解析自身の妥当性の検証・確認に当てる手法を指す[2][3][4]。データの解析(および導出された推定・統計的予測)がどれだけ本当に母集団に対処できるかを良い近似で検証・確認するための手法である。
- ^ 交差検定と呼ばれる場合もあるが,統計学では検定はtestの訳語として用いられ,validationの訳語には検証か確認が用いられる
- ^ Kohavi, Ron (1995). “A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection”. Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence 2 (12): 1137–1143.(Morgan Kaufmann, San Mateo)
- ^ Chang, J., Luo, Y., and Su, K. 1992. GPSM: a Generalized Probabilistic Semantic Model for ambiguity resolution. In Proceedings of the 30th Annual Meeting on Association For Computational Linguistics (Newark, Delaware, June 28 - July 02, 1992). Annual Meeting of the ACL. Association for Computational Linguistics, Morristown, NJ, 177-184
- ^ Devijver, P. A., and J. Kittler, Pattern Recognition: A Statistical Approach, Prentice-Hall, London, 1982
- ^ “Tutorial 12”. Decision Trees Interactive Tutorial and Resources. 2006年6月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2006年6月21日閲覧。
- ^ 3.1.2.5. Cross validation of time series data - 3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance — scikit-learn documentation
- ^ 1506.02629 Generalization in Adaptive Data Analysis and Holdout Reuse
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