事前にデータを訓練用データとテストデータに分割する方法。
教師あリ学習において教師データ全てを訓練に用いずに一部をテストデータとして分離し、残リのデータを実際の訓練に用いる手法。
ホールドアウト検証とは、全てのデータセットを任意の割合で学習データ、検証データ、テストデータに分割して検証する方法であり、機械学習モデルの汎化性能評価に際して従来より使用されている一般的な検証方法です。
ホールドアウト法において、学習データは、モデルの学習に使用されます。検証データは、機械学習全般においてハイパーパラメータを最適化するために使用されたり、過学習兆候を洞察するために利用されます。一方で、定められたハイパーパラメータをもとにモデル学習を行うする際は、検証データを利用しないこともあります。テストデータは、最終的なモデルの汎化性能の評価に用います。
