ホールドアウトと交差検証
ホールドアウト法と交差検証の使い分けとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
データが十分に多ければホールドアウトで簡単に評価でき、データが少ないときは交差検証で、評価のばらつきを減らす。
- B
データが少ないときは、評価をしなくてよい。
- C
交差検証は、常にホールドアウトより少ない計算量で済む。
- D
テストデータは、モデルの選択に何度使ってもよい。
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正解：A
データが少ないときは交差検証で評価のばらつきを減らす。ハイパーパラメータの選択には検証データ（または交差検証）を使い、最終評価にだけテストデータを使う。
- A
正しい。最終的な評価には、触れていないテストデータを使う。
- B
誤り。交差検証などで評価する。
- C
誤り。k 回の学習が必要で、計算量が増える。
- D
誤り。最終評価のために、とっておく。
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