近年の技術革新により、人間が大量のデータを扱うことが容易になりました。それに伴い、集めたデータから有用な情報を抽出する技術である機械学習が注目されています。機械学習では、現実世界の事象を模倣したプログラムである「モデル」を作成し、そのモデルにデータを学習させることで、未知のデータに対しても予測や判断を行えるようにします。 機械学習のモデルを作成する過程では、収集したデータを「訓練データ」と「テストデータ」の二つに分割します。訓練データは、いわばモデルの教科書となるデータで、モデルはこのデータからパターンや規則性を学びます。一方、テストデータは、モデルが学習を終えた後に、その性能を測るための試験のようなものです。作成したモデルにテストデータを入力し、その出力結果がどれくらい正確かを評価することで、モデルが実用的なものであるかを判断します。 しかし、このデータの分割方法によっては、モデルの性能評価が不正確になってしまうことがあります。例えば、たまたま偏ったデータが訓練データやテストデータに含まれてしまうと、モデルは本来の性能を発揮できません。そこで、より信頼性の高い評価を行うために、「交差検証」という手法が用いられます。 交差検証の中でも、特に「k分割交差検証」は、データの分割とモデルの評価を複数回繰り返すことで、より安定した性能評価を実現する手法です。これは、データをk個に分割し、そのうちの一つをテストデータ、残りを訓練データとしてモデルの学習と評価を行います。この手順をk回繰り返し、毎回異なる分割を用いることで、すべてのデータが一度はテストデータとして使用されます。そして、k回の評価結果を平均することで、より信頼性の高いモデルの性能評価を得ることができます。 このように、機械学習においてモデルの評価は非常に重要なプロセスです。そして、交差検証は、その評価をより確実なものにするための有効な手段と言えるでしょう。