X-バリデーション
データを折りたたみに分割し、モデルの一般化を厳密に評価し、過学習を検出するためのモデル検証手法（しばしば“X-Val”と略されます）。
データセットをk個のサブセットに分割し、k−1個のフォールドでモデルを学習、残りの1フォールドで検証を行う処理を、各サブセットが1回ずつ検証に用いられるよう反復するk分割交差検証手法です。これにより、未知データに対する性能および分散の推定を高い信頼性で得ることができ、ガバナンスチームが性能しきい値を設定し、過学習を検知し、モデルの本番適用可否を判断するうえで有用です。結果（各フォールドにおける平均値および標準偏差）は、検証レポートに記録されます。
マーケティング分析チームは、顧客離反モデルに10分割交差検証（X-Validation）を適用し、平均AUCが0.87 ± 0.02であると報告しています。分散が低いことは、汎化性能が安定していることを示しています。これらの結果は、本番環境への展開前にAIガバナンスオフィスが要求する正式な検証報告書に含まれています。
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