機械学習でデータを分割してモデルを評価する際に使われる一般的な方法は? 2025.03.22 機械学習でデータを分割してモデルを評価する際に使われる一般的な方法は? クロスバリデーション ブートストラップ ノイズフィルタリング データクリーニング クロスバリデーションは、データをいくつかの部分に分割し、モデルを繰り返し学習および評価する手法です。この方法により、データ全体のバリエーションを活用してモデルの性能を公平に評価することができます。特に、訓練データとテストデータの比率を何度も変更するため、過学習を防ぐ手法として広く使用されています。 クイズタグ: データサイエンスの基本関連記事 データサイエンスの基本クイズ!【問題 全10問・答え付き】 | 2025年03月版