クロスバリデーション

データを k 回に分割し、k-1 分割で学習し、ホールドアウト分割でテストして k 回繰り返します。これにより、モデルの汎化の確固たる推定値が得られ、過適合が明らかになります。ガバナンスのユースケースには、チーム間の相互検証プロトコル (フォールドサイズ、ランダムシード) の標準化や、コンプライアンス監査のための結果の文書化などがあります。