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定義-相互検証とはどういう意味ですか？
相互検証は、統計分析の結果が独立したデータセットに一般化される方法の評価に使用される手法です。 交差検証は、ターゲットが予測であり、予測モデルのパフォーマンスの精度を推定する必要がある設定で主に使用されます。 従来の検証ではなく相互検証を使用する主な理由は、それらを個別のトレーニングセットとテストセットに分割するのに十分なデータがないことです（従来の検証のように）。 これにより、テストおよびモデリング機能が失われます。
交差検証は、回転推定とも呼ばれます。
Techopediaは相互検証を説明します
予測問題の場合、モデルには通常、トレーニングデータセットと呼ばれる既知のデータのデータセットと、テストデータセットとして知られるモデルがテストされる未知のデータのセットが提供されます。 目標は、トレーニングフェーズでモデルをテストするためのデータセットを用意し、特定のモデルが独立したデータセットにどのように適合するかについての洞察を提供することです。 相互検証のラウンドでは、データを補完的なサブセットに分割し、1つのサブセットで分析を実行します。 この後、分析は他のサブセット（テストセット）で検証されます。 ばらつきを減らすために、多くの異なるパーティションを使用して多くのラウンドの相互検証が実行され、結果の平均が取得されます。 交差検証は、モデルのパフォーマンス手法の推定における強力な手法です。
