Xバリデーション

データセットをk個のサブセットに分割するk分割クロス検証法。モデルはk—1分割でトレーニングされ、残りの分割で検証され、各サブセットが検証として1回使用されるように反復処理されます。これにより、サンプル外のパフォーマンスと分散の確実な推定が可能になり、ガバナンスチームがパフォーマンスの閾値を設定し、過適合を検出し、モデルの準備状況を判断するのに役立ちます。結果（全分割にわたる平均と標準偏差）は検証レポートに記録されます。