教師あり学習での交差検証に関する記述

過学習を防ぐために、回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え、訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。

学習の精度を高めるために、複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し、学習の結果は組み合わせて評価する。

学習モデルの汎化性能を高めるために、単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって、課題間に共通する要因を獲得する。

学習モデルの汎化性能を評価するために、データを複数のグループに分割し、第 1 グループに残りを評価に使い、順次グループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。