モンテカルロ交差検証（Monte Carlo Cross-Validation）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

モンテカルロ交差検証（Monte Carlo Cross-Validation）

モンテカルロ交差検証（（Monte Carlo Cross-Validation））は、データセットを「学習用」と「テスト用」に分ける作業を、ランダムに何度も（数百〜数千回）繰り返す評価手法です。

決定的な特徴：k分割との違い

「k分割（k-Fold）」はデータをきっちり k個に切り分け、全データを1回ずつテストに使いますがモンテカルロは「毎回、新しくクジを引くように」ランダムにデータを抜き出します

• 分割比率の自由さ： 「全体の10%をテストにする」といった比率を、繰り返しの回数とは無関係に自由に設定できます。

• 重複の許容： あるデータが、ある回ではテストに使われ、別の回でもまたテストに使われることがあり得ます。

モンテカルロ交差検証（Monte Carlo Cross-Validation）関連用語

モンテカルロ交差検証（Monte Carlo Cross-Validation）に関連する単語は以下の通りです。

モンテカルロ交差検証（Monte Carlo Cross-Validation）やさしい解説

モンテカルロ交差検証を一言でいうと「トランプを何度もシャッフルして、予備テストをやり直す」ようなものです。

具体的な例：50問の問題集

あなたが50問の問題集で自分の実力を測りたいとします。

1. まず、問題をめちゃくちゃに混ぜます。
2. そこから「適当に10問」選んで解いてみます。これが1回目のテスト。
3. 解いた問題を戻して、まためちゃくちゃに混ぜます。
4. また「適当に10問」選んで解きます。これが2回目のテスト。
5. これを100回くらい繰り返して、100回の平均点を出します。

AI関連の用語集【まとめ】

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