クロスバリデーション

学習用のデータとテスト用のデータに分けてモデルの構築・テストを行う方法として、クロスバリデーション（cross validation: 交差確認、交差検証）という方法があります。

クロスバリデーションでは、データセットの標本全体をｎ等分に分割し、そのうちの１等分をテスト用のデータ、それ以外のn−1等分を学習用のデータとします。

データセットをｎ等分したとき、ｎ重クロスバリデーション（n-fold cross validation）といいます。

N重クロスバリデーションでは、重複しない組み合わせでｎ回のモデルの構築とテスト（確認、検証）を行い、そのｎ回のテスト結果の平均を全体の評価に用います。

データマイニングの分野では、ｎ重クロスバリデーションが多く用いられています。