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title: "モデル選択・評価フロー完全チートシート【G検定対策】"
description: "モデル選択・評価では、「①モデル設計 → ②ハイパーパラメータ探索 → ③交差検証による評価 → ④最終モデル決定」という流れを守ることが重要で、G検定ではこの役割分担と順序を正しく理解しているかが問われる。 AI・機械学習での位置づけ、関連モデルや手法との違い、G検定で混同しやすい判断軸を確認できます。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/model-selection-evaluation-cheatsheet/"
section: "gk"
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## まず結論

モデル選択・評価では、**「①モデル設計 → ②ハイパーパラメータ探索 → ③交差検証による評価 → ④最終モデル決定」**という流れを守ることが重要で、G検定ではこの**役割分担と順序**を正しく理解しているかが問われる。

## 直感的な説明

モデル作りは次の流れです。

> 作り方を決める → 条件を調整する → 公平にテストする → 採用する

それぞれの工程には**役割の違う技術**が使われます。

## 定義・仕組み（全体フロー）

### ① モデル・学習方法の決定

* アルゴリズム選択（回帰 / 分類 / NN / 木モデルなど）
* 損失関数の選択

👉 まだ学習はしない

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### ② ハイパーパラメータ探索

* グリッドサーチ：全探索
* ランダムサーチ：回数指定ランダム
* ベイズ最適化：過去結果を使って効率探索

👉 **人が決める値を調整**

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### ③ 交差検証（k-fold）による評価

* データをk分割
* 学習・検証をk回繰り返す
* 評価値の平均を採用

👉 **性能を公平・安定に評価**

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### ④ 正則化・過学習対策

* 明示的正則化：L1 / L2
* 暗黙的正則化：Dropout / Early Stopping
* アンサンブル：バギング / ブースティング

👉 **汎化性能を向上**

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### ⑤ 最終モデル決定・テスト評価

* 最良の設定で再学習
* テストデータで最終評価

👉 **ここでは探索・調整をしない**

## いつ使う？（試験での使い所）

* モデル選択手順を問う問題
* 交差検証の役割を聞く問題
* 探索と評価を混同させる問題

## G検定ひっかけポイント

### よくある混同

* 交差検証でハイパーパラメータを決める → ✕
* テストデータで探索する → ✕
* パラメータとハイパーパラメータを混同 → ✕

### 正誤を切る判断基準

* **探索？** → 学習前
* **評価？** → 交差検証
* **最終確認？** → テストデータ

## まとめ（試験直前用）

* 探索と評価は役割が違う
* k-foldは評価の安定化
* テストデータは最後に一度だけ
* 正則化は過学習対策
* G検定では順序を守る