交差検証
統計解析の結果が独立したデータセットにどのように一般化されるかを評価するためのモデル検証手法。
データをk個のフォールドに分割し、k-1個のフォールドで学習を行い、保持しておいた1つのフォールドでテストを実施する手法であり、これをk回繰り返します。これにより、モデルの汎化性能を堅牢に推定できるとともに、過学習を明らかにできます。ガバナンスにおける活用例としては、チーム間でクロスバリデーションのプロトコル（フォールドサイズ、乱数シード）を標準化することや、コンプライアンス監査に向けて結果を文書化することが挙げられます。
マーケティング分析チームは、顧客離反モデルに対して10分割交差検証を実施しています。各分割でAUCスコアが算出され、関係者にはその平均と分散が報告されます。分散が高い場合は、性能が不安定なモデルを展開するのではなく、追加データを収集します。
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