データ全体を学習用データとテストデータに分割し、モデルの精度を確かめる手法です。
機械学習、ディープラーニングでの学習データとテストデータの分割手法について
機械学習、ディープラーニングでの学習データとテストデータの分割手法について - AI人工知能テクノロジー
機械学習、ディープラーニングでの学習データとテストデータの分割手法について 機械学習、ディープラーニングではモデルの精度を高めることが非常に大切です。 モデルの精度を高めるためには手持ちのデータを用い ...
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教師あり学習を行う上で、モデルを作成し評価するための基本的な手法
教師ありデータを学習データとテストデータに分割する。
学習データでモデルを作成し、テストデータで性能を図る。
より効果的な方法として、データを学習データ、検証データ、テストデータと3つに分割し、検証データによって複数のモデルを評価・選択して最終的にテストデータで汎化誤差を評価する方法がある。
機械学習 – ホールドアウト法（Hold-out）
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