交差検証（Cross-Validation）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

交差検証（Cross-Validation）

交差検証（Cross-Validation）は、モデルの性能をより正確に評価するための方法のひとつです。

基本の仕組み

• データを「複数の分割（フォールド）」に分けて1つをテスト用、残りを学習用に使う。

• これを分割の回数だけ繰り返して、すべてのデータが1度はテストされるようにする。

• 最後に、それらのテスト結果を平均して評価を出す。

これにより、たまたま良かった／悪かったという偏りを防ぎ、モデルの「本当の実力（汎化性能）」を安定的に評価できます。

代表的な手法

• K-分割交差検証（K-Fold Cross-Validation）
  　→ データをK個に分けて、K回繰り返す

• Leave-One-Out（LOO）
  　→ 1つのデータを除いて学習、残り1つでテスト。これを全データで繰り返す（計算コストが高い）

交差検証（Cross-Validation）関連用語

交差検証（Cross-Validation）に関連する単語は以下の通りです。

交差検証（Cross-Validation）やさしい解説

交差検証（Cross-Validation）は、「AIにいろんなパターンでテストを受けさせて、公平に実力を見る方法」です。

例えば、模擬試験を5回やって平均点をとるイメージです。
1回だけのテストだと「まぐれ合格」や「苦手分野に当たって失敗」もありえますよね。
交差検証はそれを防いで、「このAIはだいたいこのくらいの力だな」と判断できる仕組みです。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。