機械学習でモデルの性能を評価する際に使用する、データを訓練用、検証用、テスト用に分割する手法は一般に何と呼ばれるでしょうか？ 2025.04.02 機械学習でモデルの性能を評価する際に使用する、データを訓練用、検証用、テスト用に分割する手法は一般に何と呼ばれるでしょうか？ クロスバリデーション ブートストラップ ストラティファイドサンプリング スプリット法 スプリット法は、データを訓練、検証、テストセットに分割する方法で、通常70-80%を訓練用、残りをテスト用としてモデルの性能を評価します。クロスバリデーションは、データ全体を使ってより信頼性の高い評価を行う手法であり、一方、ブートストラップは再サンプリング手法、ストラティファイドサンプリングは層別データ抽出技術です。 クイズタグ: データ分析の手法関連記事 データ分析の手法クイズ！【問題 全10問・答え付き】 | 2025年04月版
