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title: "交差検証とは｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/glossary/cross-validation/
description: "交差検証とは、データを分け、学習と評価を入れ替えながら繰り返して、モデルの性能を確かめる手法のことです。"
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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# 交差検証

こうさけんしょう／ Cross-Validation

定義

交差検証とは、データを分け、学習と評価を入れ替えながら繰り返して、モデルの性能を確かめる手法のことです。

交差検証は、限られたデータでモデルの性能をより確かに見積もるための手法です。代表的なk分割交差検証では、データをk個に分け、そのうち1つを評価用、残りを学習用にして学習と評価を行い、評価用を入れ替えながらk回繰り返して結果を平均します。一度だけ分けて評価するよりも、たまたまの分け方による偏りを抑えられ、過学習に気づく手がかりにもなります。ただし、時系列のデータでは、未来のデータで学習して過去を評価することにならないよう、時間の順を保った分け方を使います。計算の回数が増えるため、データが大きい場合は時間と費用も考えて方法を選びます。

k分割交差検証の手順

- **分ける**：データをk個に分ける
- **学習と評価**：1つを評価用、残りを学習用にする
- **入れ替える**：評価用を入れ替えながらk回繰り返す
- **平均する**：k回の結果を平均する

時系列のデータでは、**時間の順を保った分け方**を使います。

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## 関連する用語

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- [時系列分析](https://www.ai-ready.jp/glossary/time-series-analysis/)
- [学習データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/training-data/)

最終更新 2026-11-13

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出典：フロレンティナ株式会社「交差検証とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/cross-validation/