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するk分割交差検証法は、k-1個のフォールドでモデルをトレーニングし、残りのフォールドで検証を行います。各サブセットが一度は検証として使用されるように繰り返します。これは、アウトオブサンプルのパフォーマンスと分散のロバストな推定を提供し、ガバナンステームがパフォーマンスの基準を設定し、過剰適合を検出し、モデルの準備が整ったかどうかを判断するのに役立ちます。結果—フォールド間の平均と標準偏差—は検証レポートに記録されます。
マーケティングアナリティクスチームは、顧客離脱モデルに10分割交差検証を適用し、平均AUCが0.87 ± 0.02であると報告しました。この低い分散は安定した一般化を示しており、この結果は本番の展開前にAIガバナンスオフィスによって要求される正式な検証報告書に含まれています。
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