機械学習の基礎定義問題
機械学習における「交差検証（Cross-Validation）」の主な目的は何か。
A.訓練データと検証データを複数回に分けることで、モデルの汎化性能をより正確に評価する← 正解
✓ 正解です。交差検証はk-fold等の手法で、データ分割の偶然性を減らし、汎化性能を堅牢に評価します。
B.複数のモデルを同時に訓練し、最も良いモデルを自動的に選択する
✗ 交差検証は複数モデルの自動選択ツールではなく、評価手法です。
C.過学習を完全に排除する唯一の方法
✗ 交差検証は汎化性能の評価が目的であり、過学習を排除することはできません。
D.訓練データを複数のバッチに分けて、バッチごとに異なるモデルを訓練する
✗ バッチ処理は異なる概念で、交差検証の目的ではありません。