分割ってなに？trainとtestのこと？
分割は、機械学習の文脈ではデータセットを複数の部分に分割することを指します。主に以下の2つの分割があります。
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訓練データセットとテストデータセットへの分割:
- 通常、与えられたデータセットを訓練データとテストデータに分割します。訓練データはモデルの学習に使用され、テストデータは学習されたモデルの性能を評価するために使用されます。
- 典型的な分割方法は、データ全体の一部を訓練データに使用し、残りの部分をテストデータに使用することです。一般的な割合は、訓練データが全体の70～80％、テストデータが残りの20～30％ですが、問題によって異なる場合があります。
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交差検証（Cross-validation）:
- 交差検証は、訓練データとテストデータのみならず、複数の部分にデータセットを分割してモデルの性能を評価する方法です。
- 主にK分割交差検証（K-fold cross-validation）が使用されます。データセットをK個の部分に分割し、そのうちの1つをテストデータとして使用し、残りのK-1個の部分を訓練データとして使用します。これをK回繰り返し、各回のテストデータでの性能を平均して最終的な性能評価を得ます。
したがって、一般的な分割としては、訓練データとテストデータの分割がありますが、交差検証を使用するとより信頼性の高いモデルの評価が可能です。