AI用語集
人工知能の完全辞典
層化K分割交差検証
各分割でクラス分布を維持するK-foldのバージョン。分類における不均衡なデータセットで重要。
時系列クロスバリデーション
過去と未来の観測を混ぜずに、連続する時間範囲をテストセットとして使用する時系列データに適した手法。
ネストされたクロスバリデーション
内部ループがハイパーパラメータを最適化し、外部ループが最適化されたモデルの性能を評価する二重のクロスバリデーション。
グループK分割交差検証
同じグループが訓練セットとテストセットに同時に存在しないことを保証するK-foldの変種。
シャッフルスプリットクロスバリデーション
設定可能な反復回数とセットサイズでランダムに訓練/テスト分割を生成する手法。
反復K分割交差検証
性能推定の分散を低減するため、異なるランダム初期化でK-foldを複数回繰り返す手法。
ホールドアウト検証
データを単一の訓練セットと単一のテストセットに分割する単純な手法。クロスバリデーションより堅牢性が低い。
クロスバリデーションスコア
すべてのクロスバリデーション分割で計算された平均性能メトリック。安定性を測定するために標準偏差もよく使用される。
グリッドサーチ交差検証
交差検証と組み合わせたハイパーパラメータの網羅的探索で、最適なモデル設定を特定する手法。
ランダムサーチ交差検証
グリッドサーチの代替手法で、計算時間を最適化するためにハイパーパラメータの組み合わせをランダムにサンプリングし、交差検証を行う方法。
交差検証の分割
交差検証時に作成されるデータの個別パーティションで、交互にテストセットまたは訓練セットとして機能する。
モンテカルロ交差検証
パフォーマンスの分布を推定するために、訓練/テストの分割を複数回ランダムに繰り返す交差検証手法。
交差検証イテレータ
交差検証の分割インデックスを生成するオブジェクトで、様々なデータ分割戦略を実装する。
適応型交差検証
データとモデルの特性に応じて、検証戦略を動的に調整する高度な手法。
交差検証での情報漏洩
不適切な前処理により訓練セットとテストセット間で情報が漏洩し、交差検証の結果が無効になる現象。
ブートストラップ交差検証
復元抽出を用いて検証分割を作成する手法で、一般化誤差の異なる推定を提供する。
事前検証交差検証
各観測値を学習直後にテストするデータストリーム向けの検証戦略であり、発展的な概念に適応しています。