交差検証とは？こうさけんしょう
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。
最終更新：2026-10-07
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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。
試験での引っ掛け
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。
関連用語
出た過去問
出典：令和6年度 秋期 高度試験 午前Ⅰ 問1（IPA）
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・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
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。