過学習

機械学習では、集めた情報を使って、コンピュータに色々なことを学習させます。学習した結果が、本当に役立つものなのかを確かめる必要があります。そのために使う方法の一つが、交差検証です。 交差検証は、限られた量の情報を有効に使うための工夫です。例えるなら、料理のレシピを少しの材料で試し、改良していくようなものです。材料を全部使って一度だけ料理を作るのではなく、材料を分けて何回か料理を作ります。 具体的には、集めた情報をいくつかのグループに分けます。そして、ある一つのグループを除いた残りのグループを使ってコンピュータに学習させます。残しておいたグループを使って、学習した結果がどれくらい正しいかを調べます。これを、残しておいたグループを変えながら繰り返します。それぞれのグループを順番にテスト用として使い、それ以外のグループを学習用として使うことで、全てのデータが学習とテストに使われます。 この方法の利点は、少ない情報でも学習結果の確かさを調べることができる点です。全ての情報を学習に使い、別のデータでテストできれば理想ですが、十分な情報がない場合、交差検証が役立ちます。 交差検証によって、コンピュータが学習したことが、特定の情報だけに合うのではなく、他の新しい情報にも役立つことが確認できます。つまり、本当に役立つ知識をコンピュータが学習できたかを確認できるのです。 交差検証は、機械学習の様々な場面で使われており、より信頼性の高い学習結果を得るために重要な方法です。