ホールドアウト検証と交差検証

ホールドアウト検証と交差検証

ホールドアウト検証とは

機械学習の分野では、作り上げた計算手順の良し悪しをきちんと測ることがとても大切です。そのために、「ホールドアウト検証」という方法がよく使われます。この方法は、持っている全ての情報を「学習用」と「確認用」の二つに分けることから始まります。

例えるなら、試験勉強のようなものです。教科書を使って勉強するのが「学習用」の情報を使う段階です。そして、実際に試験を受けて実力を試すのが「確認用」の情報を使う段階です。ホールドアウト検証では、計算手順に「学習用」の情報だけを与えて覚えさせます。ちょうど、教科書の内容だけを使って勉強するのと同じです。

学習が終わったら、「確認用」の情報を使って、計算手順がどれくらいきちんと覚えたかを調べます。これは、試験を受けて点数を出すのと同じです。計算手順は「学習用」の情報しか見ていないので、「確認用」の情報に対する結果は、全く知らない情報に直面した時の結果を反映していると考えられます。

このように、「確認用」の情報で試すことで、計算手順の本当の力、つまり新しい情報にも対応できる力を測ることができるのです。この力は「汎化性能」と呼ばれます。未知の問題に対する点数が良ければ、教科書の勉強方法が優れていたと言えるように、汎化性能が高ければ、その計算手順は新しいデータにも上手く対応できると言えるでしょう。

ホールドアウト検証は、この試験勉強と試験の関係によく似ています。「学習用」の情報は教科書、「確認用」の情報は試験問題、そして計算手順の良し悪しは試験の点数にそれぞれ例えることができます。このように、全く新しいデータに対する性能を評価することで、その計算手順がどれくらい信頼できるかを判断することができるのです。

データ分割の注意点

機械学習を行う上で、データを適切に分割することは非常に大切です。モデルの性能を正しく評価し、信頼できる予測結果を得るためには、いくつかの点に注意する必要があります。

まず、学習に使うデータと、検証に使うデータの割合を決めなくてはなりません。よく使われる比率は、全体の７割を学習用データ、残りの３割を検証用データとする比率や、８割を学習用データ、２割を検証用データとする比率です。学習用データの割合を増やすと、検証用データの数が少なくなり、モデルの評価が偏ってしまうことがあります。反対に、検証用データの割合を増やすと、学習用データの数が少なくなり、モデルの学習が不十分になる可能性があります。最適な比率は、扱うデータの量や種類によって変化するため、色々な比率を試して、最適な比率を見つける必要があります。

さらに、データの性質によっては、特定の特徴を持つデータが学習用データと検証用データに偏って分配されてしまうことがあります。例えば、商品の売上予測モデルを作る際に、ある特定の時期のデータが学習用データに偏って含まれてしまうと、季節変動などの要因をモデルが正しく学習できない場合があります。このような偏りを防ぐためには、データを無作為に分割することが重要です。

加えて、時系列データの場合は、時間の流れを考慮した分割が必要になります。例えば、ある時点までのデータを学習用データとし、それ以降のデータを検証用データとする方法があります。過去データから未来データを予測する際には、このような分割方法が適切です。そうでないと、未来の情報を使って過去のデータを予測するという、現実にありえない状況でモデルを学習してしまうため、正しい予測結果が得られません。このように、データを分割する際には、データの性質を考慮し、目的に合った適切な分割方法を選択することが重要となります。

交差検証

機械学習モデルの性能を正しく測ることは、モデルを実際に役立てる上でとても大切です。ただ、学習に使ったデータでそのまま性能を評価すると、学習データに特化したモデルになりすぎてしまい、新しいデータではうまくいかないことがあります。これを過学習といいます。そこで、学習に使っていないデータで性能を評価する必要があります。

その方法の一つに、データを学習用と評価用に分割するホールドアウト検証があります。しかし、この方法は一度きりデータの分割を行うため、たまたま分割の仕方が偏っていると、正しい性能評価ができない可能性があります。たとえば、たまたま簡単な問題ばかりが評価用データに集まってしまうと、実際よりも性能が良く見えてしまうかもしれません。

この問題を解決するために、データを何度も異なる方法で分割して評価する交差検証という方法があります。その中でも、よく使われるのがk分割交差検証です。この方法では、まずデータをk個のグループに均等に分割します。そして、その中のk-1個のグループを学習に使い、残りの1個のグループを評価に使います。これをk回繰り返すことで、全てのグループが一度ずつ評価用データになるようにします。たとえば、5分割交差検証なら、データを5つのグループに分け、4つのグループで学習、1つのグループで評価を5回行います。5回の評価で得られた結果の平均値を使うことで、より信頼性の高い性能評価ができます。

これは、学校の試験を複数回行って平均点で評価するのに似ています。1回の試験では、たまたま問題が得意だったり、体調が良かったりして、本来の実力よりも良い点数が取れるかもしれません。逆に、苦手な問題ばかり出てしまったり、体調が悪かったりすると、実力よりも低い点数が取れるかもしれません。しかし、複数回試験を受けて平均点を出せば、運の要素を減らし、実力をより正確に測ることができます。k分割交差検証もこれと同じように、複数回の評価を行うことで、より安定した、信頼できるモデルの性能評価を実現するのです。

交差検証の種類

機械学習モデルの性能を正しく評価するためには、交差検証という手法が広く使われています。交差検証には様々な種類があり、目的に合わせて適切な方法を選ぶことが大切です。最もよく知られている手法の一つが、k分割交差検証です。これは、データをk個のグループに分割し、そのうちk-1個を学習用、残りの1個を検証用としてモデルの学習と評価を繰り返す方法です。それぞれのグループが一度ずつ検証用に使われることで、全てのデータを使ってモデルの性能を測ることができます。

しかし、k分割交差検証以外にも、様々な方法が存在します。例えば、一つ抜き交差検証というものがあります。これは、データセットからたった一つのデータだけを取り除き、それを検証用データとし、残りのデータを学習用データとしてモデルを学習します。この操作を全てのデータに対して行い、それぞれの検証結果を平均することで、モデルの性能を評価します。この方法は、データ数が少ない場合に特に有効ですが、データの数だけ学習と検証を繰り返す必要があるため、計算に時間がかかってしまうという欠点もあります。

また、層化k分割交差検証という手法もあります。これは、k分割交差検証を改良した手法で、各グループのデータのクラスの割合が、元のデータセット全体のクラスの割合と等しくなるように分割を行います。例えば、犬と猫の画像を分類するモデルを学習する場合、それぞれのグループに犬と猫の画像が、元のデータセットと同じ比率で含まれるように分割するということです。この方法は、データのクラスの割合に偏りがある場合、つまり、あるクラスのデータ数が他のクラスに比べて極端に少ない場合に有効です。なぜなら、偏りのないデータ分割を行うことで、特定のクラスのデータばかりが学習用データに偏ってしまうことを防ぎ、より正確なモデルの性能評価を行うことができるからです。

このように、交差検証には様々な種類があり、データの量や特性、そして目的によって適切な手法を選択することが、モデルの性能を正しく評価し、より良いモデルを構築するために重要となります。

検証の重要性

機械学習の模型を作る過程では、試しに使ってみる作業がとても大切です。この試し使いは、作った模型がちゃんと使えるか、どのくらい正確かを確かめるために行います。試し方はいくつかありますが、よく使われるのは、一部の情報を隠しておいて、後で答え合わせをする方法です。

この試し使いをしないと、”過学習”や”未学習”といった問題が起こる可能性があります。過学習とは、模型が練習問題を完璧に覚えることに集中しすぎて、新しい問題にうまく答えられない状態です。まるで、教科書の例題だけを丸暗記して、応用問題が解けない生徒のようです。一方、未学習とは、練習問題の特徴を十分に理解できず、どんな問題にもうまく答えられない状態です。これは、授業をろくに聞いていない生徒が、テストで良い点数が取れないのと同じです。

これらの問題を防ぐために、”一部を残しておく試し方”と”順番に試す方法”という二つの方法がよく使われます。一部を残しておく試し方とは、持っている情報を練習用とテスト用に分けて、練習用で模型を作り、テスト用でその模型の正確さを確かめる方法です。順番に試す方法は、持っている情報をいくつかのグループに分け、順番に一つのグループをテスト用として使い、残りを練習用として使う方法です。こうすることで、全ての情報を使って模型の正確さを確かめることができます。

例えば、天気予報の模型を作るとします。過去の天気の情報を集め、その一部を隠しておきます。模型に隠していない情報で学習させ、隠しておいた情報で模型がどれくらい正確に天気を予測できるかを調べます。もし予測が外れやすいなら、模型の作り方を改善する必要があります。

このように、適切な試し方をすることで、より実際に役立つ機械学習の模型を作ることができます。過学習や未学習といった問題を早期に見つけることで、模型の改良点を明らかにし、より信頼性の高い模型の開発につながります。適切な試し使いは、機械学習の開発には欠かせない作業と言えるでしょう。

まとめ

機械学習の分野では、作った模型がどのくらいうまく働くのかを調べることはとても大切です。作った模型が、学習に使ったデータだけでなく、まだ見たことのないデータに対してもきちんと予測できるかどうかを確認する必要があります。この確認作業を怠ると、模型が学習に使ったデータの特徴だけを覚えてしまい、新しいデータには対応できないという問題が起こってしまいます。これを過学習と言います。反対に、学習が足りないと、どのデータにも対応できない未学習の状態になります。

そこで、模型の性能をきちんと測る方法として、ホールドアウト検証と交差検証という二つの方法がよく使われます。ホールドアウト検証は、持っているデータを学習用のデータとテスト用のデータに分けるという簡単な方法です。まず、模型を作るために学習用のデータを使います。そして、作った模型がどのくらいうまく予測できるかをテスト用のデータを使って調べます。この方法だと、テスト用のデータは模型作りには全く使っていないので、模型が新しいデータにどのくらい対応できるかを客観的に調べることができます。

しかし、ホールドアウト検証には弱点もあります。データの分け方によって、テストの結果が変わってしまう可能性があるのです。そこで、より信頼性の高い検証方法として、交差検証が使われます。交差検証は、データをいくつかのグループに分け、それぞれのグループを順番にテスト用のデータとして使います。例えば、５つのグループに分けた場合、一つのグループをテスト用データとして使い、残りの４つのグループを学習用データとして模型を作ります。これを５回繰り返し、それぞれのテスト結果の平均を計算することで、より安定した性能評価を行うことができます。

ホールドアウト検証と交差検証は、どちらも大切な検証方法ですが、それぞれに長所と短所があります。ホールドアウト検証は簡単で分かりやすいですが、結果がデータの分け方に左右される可能性があります。一方、交差検証はより安定した結果を得ることができますが、計算に時間がかかるという欠点があります。ですから、目的に合わせて適切な方法を選ぶことが重要です。これらの方法をうまく使い分けることで、過学習や未学習といった問題を防ぎ、本当に使える機械学習の模型を作ることができるのです。