はじめに
G検定では、AI・機械学習の基礎理論が数多く問われる。その中でも、モデル評価手法に関する出題は毎年安定して登場しており、対策が欠かせない。今回取り上げるのは、「k-分割交差検証（k-fold cross validation）」に関する実際の過去問だ。
この手法は、学習データとテストデータの使い方を工夫し、過学習を防ぎつつ汎化性能を測るために用いられる。本記事では、過去問の選択肢を精査しながら、k-分割交差検証がどのような状況で効果を発揮するのかを解説していく。
k-分割交差検証とは？
k-分割交差検証とは、モデル評価をより安定・信頼性の高いものにするための検証手法の一つだ。元のデータセットをk個の等しいサイズのブロック（フォールド）に分割し、各フォールドを一度ずつテストデータとして使用し、残りのk-1個を学習に使う。これをk回繰り返して精度を平均化する。
例：
たとえば、k=5のとき、以下のような5回の評価を行う。
- 1回目：1番目のフォールドをテスト、2〜5番を学習に使用
- 2回目：2番目のフォールドをテスト、1・3〜5番を学習に使用
- …
- 5回目：5番目のフォールドをテスト、1〜4番を学習に使用
この方法により、すべてのデータを一度はテストとして評価できるため、データを無駄にせず、偏りの少ない検証結果を得やすい。
実際の出題例
k-分割交差検証はどのような場合に用いると効果的か、最も適切な選択肢を選べ。
選択肢：
- データ量が少ない場合
- テストデータの隔たりが小さい場合
- データの次元数が多い場合
- 多くの学習時間が確保できない場合
正解は「1. データ量が少ない場合」
なぜ「データ量が少ない場合」が正解なのか？
k-分割交差検証は、限られたデータを有効に使いながらモデルの評価を行うための手法だ。たとえば、全体のデータをk個に分割し、そのうち1つをテスト用に、残りを学習用に使う。これをk回繰り返し、平均のスコアを最終的な評価とする。
この方法により、「学習に使えるデータが限られていても、すべてのデータを一度は評価に活かせる」というメリットが得られる。
実用例：
医療や金融分野などで、データ取得コストが高く、サンプル数が限られている状況でも、安定したモデル評価を行う手段として有効だ。
他の選択肢はなぜ誤りなのか？
選択肢を1つずつ見ていこう。
| 選択肢 | 解説 | なぜ誤りか |
|---|---|---|
| テストデータの隔たりが小さい場合 | データの偏りが少ないことを示すが、それ自体は交差検証の動機にはならない | k-分割交差検証は「隔たり」が小さいかどうかに依存せず、むしろ隔たりがあるかを確認する目的にも使われる |
| データの次元数が多い場合 | 特徴量の数が多い場合に当てはまるが、それによってk-分割が特に効果を持つわけではない | 高次元データには次元削減やL1正則化など、別のアプローチが適している |
| 多くの学習時間が確保できない場合 | 学習時間を抑えたいなら、検証回数を少なくすべきだが、k-分割交差検証はk回学習を繰り返す必要がある | むしろ学習時間が増えるため、時間が限られている状況には不向き |
実装例：scikit-learnでの交差検証
Pythonの代表的なライブラリscikit-learnでは、以下のようにして簡単にk-分割交差検証を実装できる。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = RandomForestClassifier()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) # 5分割交差検証
print("各分割のスコア:", scores)
print("平均スコア:", scores.mean())
まとめ
G検定の合格を目指すうえで、単なる用語の暗記だけでなく、「どの選択肢がなぜ正しく、他がなぜ誤りなのか」を理解することが重要だ。
✅ k-分割交差検証は、データが少ない場面で真価を発揮する評価手法
✅ 他の手法（ホールドアウト法、Leave-One-Outなど）との使い分けも理解しておきたい
✅ 実装面でも扱いやすいため、Pythonを用いた実験でも積極的に活用できる
試験対策だけでなく、日常の分析業務やモデル検証にも応用できる知識として、しっかり身につけておこう。
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