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title: "交差検証（k-fold）と探索の組み合わせとは？【G検定対策】"
description: "交差検証（k-fold）と探索の組み合わせについて、G検定で問われるモデル評価分野の観点から、指標の意味、計算の考え方、モデル評価で何を判断するかを整理します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/cross-validation-with-search/"
section: "gk"
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## まず結論

交差検証（k-fold）は**モデル性能を安定して評価する方法**であり、グリッドサーチ・ランダムサーチ・ベイズ最適化などの探索手法と**組み合わせて使われるのが基本**で、G検定では「探索と評価の役割分担」を理解しているかが問われる。

## 直感的な説明

この2つは役割が違います。

* **探索**：

  * 「どのハイパーパラメータを試すか」を決める
* **交差検証**：

  * 「その設定は本当に良いか」を公平に判定する

イメージとしては、

> 候補を出す人（探索）と、採点する人（交差検証）

が分かれている感じです。

## 定義・仕組み

### 交差検証（k-fold cross validation）

* データをk分割
* 1つを検証用、残りを訓練用に使う
* これをk回繰り返す
* 評価値の平均を性能として用いる

### 探索手法との組み合わせ

* 各ハイパーパラメータ候補ごとに
* **k-fold交差検証で性能を評価**
* 平均性能が最も良い設定を採用

つまり、

* 探索単体では「当たり外れ」がある
* 交差検証と組み合わせることで安定評価ができる

という関係です。

## いつ使う？（得意・不得意）

### 得意なケース

* データ数が少ない場合
* 汎化性能を正確に評価したい場合
* モデル選択を慎重に行いたい場合

### 注意点

* 計算量が増える
* 探索 × k-fold で時間がかかる

## G検定ひっかけポイント

G検定では、**探索と評価を混同させる**選択肢が出ます。

### よくあるひっかけ

* 交差検証は探索手法である → ✕
* k-foldはハイパーパラメータを決める → ✕

### 正誤を切る判断基準

* **候補を決める？** → 探索
* **性能を評価する？** → 交差検証
* **安定した評価？** → k-fold

## まとめ（試験直前用）

* 探索は候補選び
* 交差検証は性能評価
* k-foldはデータ分割で安定評価
* 探索と組み合わせて使う
* G検定では役割分担を確認