人工知能をめぐる動向と手法
5分割交差検証(5-fold cross validation)の手順として正しいものはどれか。
- Aデータを5つに分割し、最初の1つのみを使って1回だけ学習と評価を行う
- Bデータ全体で学習した後、同じデータ全体を使って評価を5回繰り返し平均する
- ✓データを5つに分割し、1つを検証用・残り4つを訓練用として学習と評価を行う処理を、検証用データを入れ替えながら5回繰り返し、5回分の評価結果を平均する
- Dデータを5つに分割し、すべてを訓練データとして使い、検証用データは用意しない
解説
5分割交差検証では、データを5つのブロックに分け、そのうち1つを検証用、残り4つを訓練用として学習・評価する処理を検証用ブロックを入れ替えながら5回繰り返し、得られた5回分の評価結果を平均してモデルの性能を見積もる。1回だけの評価や、同一データでの繰り返し評価、検証データを用意しない方法はいずれも交差検証とは言えない。
根拠シラバス「モデルの選択・評価」