訓練データ

ホールドアウト検証の概要 ホールドアウト検証は、データセットをトレーニングセットとテストセットの2つに分割する方法で、機械学習モデルの性能を評価します。トレーニングセットは、モデルの学習に使用され、テストセットはモデルの性能を評価するために使用されます。通常、データセットは70%と30%の割合で分割されますが、比率は特定の状況に応じて調整できます。ホールドアウト検証は、限られたデータセットがあり、外部テストセットが利用できない場合に便利です。ただし、トレーニングセットとテストセットのデータ分布が異なる可能性があるため、評価結果のバイアスが生じる可能性があります。