↑: [[G検定に関する知識]] - [[TODO]] - データをk個に分割し、テストデータの役割を順番を入替ながらk回学習・評価を繰り返す[[モデルの評価方法]] - [[ホールドアウト検証]]よりも計算コスト・時間はかかる - 毎回1つは必ずテストデータとして使う - [[過学習]]を検知破できるが帽子はできない - 全てのデータが総当たりに評価されるため評価の信頼性が非常に高い - [[k-分割交差検証はデータをグループに分けて学習と評価を繰り返す手法のこと|Rafm]]