交差検証とは？

交差検証とは、データをk個のグループに分割し、1つを検証用、残りを訓練用として学習・評価することをk回繰り返し、結果を平均して汎化性能を見積もる手法。役割を入れ替えることで、分割の偏りによる評価のばらつきを抑える。

高度試験・午前I（全区分共通）の過去問では1回出題されています。

こうさけんしょう

高度試験・午前I（全区分共通）の頻出用語／午前I（全区分共通）／別名：クロスバリデーション、k分割交差検証

交差検証の意味

データをk個のグループに分割し、1つを検証用、残りを訓練用として学習・評価することをk回繰り返し、結果を平均して汎化性能を見積もる手法。役割を入れ替えることで、分割の偏りによる評価のばらつきを抑える。

5分割交差検証なら、5回の評価値の平均をモデルの性能とする。データ量が少ないときに特に有効。

ホールドアウト法と取り違えやすい。ホールドアウトは訓練用と検証用に1回だけ分けて1回評価するのに対し、交差検証は役割を入れ替えてk回評価し平均する。回数が分岐点。またkは分割数であって訓練に使うグループ数ではなく、全データが1度ずつ検証側に回る。

AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。
正解：学習モデルの汎化性能を評価するために、データを複数のグループに分割し、一部を学習に残りを評価に使い、順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。
要点：交差検証はデータを分割し役割を入れ替えて汎化性能を評価する
交差検証は、手元のデータを複数のグループに分け、一部を評価用に取り分けて残りで学習し、評価用のグループを順に入れ替えながら学習と評価を繰り返す方法である。データの分け方の偶然に左右されずに汎化性能を見積もれる点が利点で、k分割交差検証が代表例である。
出典：令和6年度秋期高度共通_午前I試験 am1 問1（IPA）

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。