交差検証で、過学習かどうかわかる？
交差検証（Cross-Validation）は、モデルの汎化性能を評価するための手法であり、過学習を検出するのに役立ちますが、直接的に過学習を判定するための手法ではありません。交差検証は、データを複数の訓練セットとテストセットに分割し、複数のモデルを構築して性能を評価することで、モデルの汎化性能を推定します。
過学習が発生している場合、モデルは訓練データに過度に適合し、未知のデータに対する性能が低下します。交差検証を使用すると、各訓練セットとテストセットの間で性能が一貫していない場合や、モデルが訓練セットでは優れた性能を示す一方でテストセットでは劣った性能を示す場合、モデルが過学習している可能性があります。
具体的には、交差検証の各反復において、訓練セットとテストセットでの性能の差異が大きい場合、または交差検証全体の平均性能が高い一方でテストセットの性能が低い場合、過学習が疑われます。しかし、交差検証自体は過学習の原因を特定するための手法ではなく、過学習を防ぐための予防措置として使用されることが一般的です。