---
title: "学習データ・検証データ・テストデータの役割とは？【使い分け完全整理｜G検定対策】"
description: "学習データ・検証データ・テストデータの役割について、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/train-validation-test/"
section: "gk"
---

## まず結論
- **学習データ**はモデルを学習させるためのデータ。
- **検証データ**はモデルやハイパーパラメータを調整するためのデータ。
- **テストデータ**は最終的な性能評価のためだけに使うデータ。
- G検定では「**どのデータをいつ使うか**」が問われる。

## 直感的な説明
テスト勉強に例えると👇

- 学習データ：  
  👉 問題集で解き方を覚える
- 検証データ：  
  👉 模試で勉強法を調整する
- テストデータ：  
  👉 本番試験（成績を見るだけ）

👉 **テストデータは「答え合わせ専用」**

## 定義・仕組み
### 学習データ（Training Data）
- モデルの重み・パラメータを更新するために使用
- 勾配降下法で直接使われる

👉 **唯一「学習」に使うデータ**

---

### 検証データ（Validation Data）
- 学習途中でモデルの性能を確認
- ハイパーパラメータ調整に使用
  - 学習率
  - 層の数
  - 正則化係数 など

👉 **モデル選択のためのデータ**

---

### テストデータ（Test Data）
- 学習・調整が終わったあとに使用
- 最終性能の評価のみ

👉 **絶対に学習・調整に使わない**

## いつ使う？（得意・不得意）
### 学習データ
- 得意：モデルを賢くする
- 不得意：性能評価には使えない

### 検証データ
- 得意：過学習の検出・調整
- 不得意：最終評価には不向き

### テストデータ
- 得意：汎化性能の評価
- 不得意：学習に使うと不正

## G検定ひっかけポイント
ここが頻出 👇

### ❌ テストデータでモデルを調整する
- **誤り**
- テストデータは評価専用

### ❌ 検証データで重みを更新する
- **誤り**
- 重み更新は学習データのみ

### ⭕ 正しい関係
- 重み更新 → 学習データ
- モデル選択 → 検証データ
- 最終評価 → テストデータ

### データリーケージとの関係
- テスト・検証データの情報が学習に入る → **データリーケージ**
- 評価が信用できなくなる

## まとめ（試験直前用）
- 学習：重みを更新
- 検証：調整・選択
- テスト：評価のみ
- テストは最後まで触らない
- 混ざったらリーケージ