【AI No.550】今更聞けない！データ分割法をサクッと解説

データ分割法とは？

データ分割法とは、機械学習モデルを評価するためにデータセットを複数の部分に分割する手法です。一般的には、トレーニングデータとテストデータに分けることで、モデルの汎化性能を測定します。この手法にはホールドアウト法、交差検証法、ブートストラップ法などの種類があります。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

例えば、学生が期末試験の勉強をするときに、全ての問題を一度に解くのではなく、学習用とテスト用に分けて復習すると、より効果的に理解できます。学習用の問題を解いた後でテスト用の問題に挑戦し、理解度を測るのがデータ分割の考え方に似ています。

この図は、データセットをトレーニングデータとテストデータに分割し、それを用いてモデルを学習・評価する流れを示しています。

わかりやすい具体的な例2

レシピを試作するとき、一部の材料を試して味見し、全体に適用するか判断する方法があります。これはデータ分割法と同様に、部分的なテストを行い、全体の最適化を図るプロセスと考えられます。

この図は、一部のデータ（試作品）をテストし、改善を加えて全体に適用する流れを示しています。

データ分割法はどのように考案されたのか

データ分割法は、機械学習の発展とともに考案されました。最初のモデル評価方法としてはホールドアウト法が用いられましたが、データ量の偏りが問題となり、交差検証法が提案されました。これにより、少ないデータでもより正確な評価が可能となりました。

考案した人の紹介

データ分割法は統計学者や機械学習研究者によって発展しました。特に、交差検証法は、1960年代に統計学者モートン・ブラッドリーが提唱し、その後多くの研究者によって改良されてきました。

考案された背景

データ分割法が考案された背景には、データの偏りや過学習の問題がありました。機械学習の初期では、全データを用いて学習する手法が一般的でしたが、それでは新しいデータに対する適応力が低くなるため、データを分割する手法が発展しました。

データ分割法を学ぶ上でつまづくポイント

多くの学習者が「どの分割法を選べば良いのか」に迷います。ホールドアウト法はシンプルですがデータが偏るリスクがあり、交差検証は計算コストが高くなります。適切な手法を選ぶには、データのサイズや目的に応じた選択が重要です。

データ分割法の構造

データ分割法は、データセットを複数の部分に分け、それぞれを学習や評価に活用する仕組みです。一般的な手法としてホールドアウト法、K-分割交差検証法、ブートストラップ法があります。

データ分割法を利用する場面

データ分割法は、機械学習モデルの評価やチューニングを行う際に利用されます。

利用するケース1

医療データの分析では、患者のデータを学習用とテスト用に分割し、診断モデルの精度を測定するために用いられます。

利用するケース2

ECサイトの購買予測では、過去の購入履歴を用いてトレーニングし、新たな購買予測を行います。

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まとめ

データ分割法は、機械学習の精度を高める重要な手法です。適切に活用することで、過学習を防ぎ、より汎用性の高いモデルを構築できます。