Amazon Machine Learning サービスの更新や、その新しいユーザーの受け入れは行っていません。このドキュメントは既存のユーザー向けに提供されていますが、更新は終了しています。詳細については、「[Amazon Machine Learning とは](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)」を参照してください。 翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # 交差検証 交差検証は、使用可能な入力データのサブセットでいくつかの ML モデルをトレーニングし、また、それらをデータの補完サブセットで評価することにより ML モデルを評価する手法です。交差検証を使用して、パターン生成の失敗などのオーバーフィットを検出します。 Amazon ML は、K 分割交差検証のメソッドを使用して交差検証を実行できます。K 分割交差検証では、入力データを K 個のデータのサブセットに分割します。 1 つ以外すべてのサブセット (k-1) で ML モデルをトレーニングし、トレーニングに使用しなかったサブセットでモデルを評価します。このプロセスが k 回、評価のために取り分けられた (トレーニングから除外された) 毎回異なるサブセットで繰り返されます。 次の図では、4 分割交差検証の時に作成されトレーニングされた 4 つのモデルそれぞれのために生成されたトレーニングサブセットと補完的な評価サブセットの例を示しています。モデル 1 は、最初の 25% のデータを評価に、残りの 75% をトレーニングに使用しています。モデル 2 は、2 番目のサブセットの 25 パーセント (25%～50%) を評価に、残りの 3 つのサブセットをトレーニングに使用していて、以降同様に続きます。 ![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/images/image63.png) 各モデルは、補完的なデータソースを使用してトレーニングされ、評価されます。評価データソースのデータには、とレーニンデータソースにないデータのみがすべて含まれています。これらの各サブセットのデータソースを作成するには、`DataRearrangement`、`createDatasourceFromS3`、および `createDatasourceFromRedShift` API の `createDatasourceFromRDS` パラメータを使用します。`DataRearrangement` パラメータでは、各セグメントの開始位置と終了位置を指定することで、データソースに含めるデータのサブセットを指定します。4k 分割の交差検証に必要な補完データソースを作成するには、以下の例に示すように `DataRearrangement` パラメータを指定します。 **モデル 1:** 評価のためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":0, "percentEnd":25}} ``` トレーニングのためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":0, "percentEnd":25, "complement":"true"}} ``` **モデル 2:** 評価のためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":25, "percentEnd":50}} ``` トレーニングのためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":25, "percentEnd":50, "complement":"true"}} ``` **モデル 3:** 評価のためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":50, "percentEnd":75}} ``` トレーニングのためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":50, "percentEnd":75, "complement":"true"}} ``` **モデル 4:** 評価のためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":75, "percentEnd":100}} ``` トレーニングのためのデータソース ``` {"splitting":{"percentBegin":75, "percentEnd":100, "complement":"true"}} ``` 4 分割交差検証を実行すると、4 つのモデル、モデルをトレーニングするための 4 つのデータソース、モデルを評価するための 4 つのデータソース、および各モデルに 1 つずつの 4 つの評価が生成されます。Amazon ML では、評価ごとにモデルパフォーマンスメトリクスを生成します。たとえば、バイナリ分類問題の 4 分割交差検証では、それぞれの評価は曲線下面積 (AUC) メトリクスを報告します。全体的なパフォーマンスの測定値を取得するには、4 つの AUC のメトリクスの平均を計算します。AUC メトリクスの詳細については、「[ML モデルの正確性の測定](binary-model-insights.md#measuring-ml-model-accuracy)」を参照してください。 交差検証とモデルスコアの平均を作成する方法を示すサンプルコードについては、「[Amazon ML サンプルコード](https://github.com/awslabs/machine-learning-samples)」を参照してください。 ## モデルの調整 モデルの交差検証をした後は、モデルのパフォーマンスが期待にそぐわない場合に、次のモデルの設定を調整できます。オーバーフィットの詳細については、「[モデルフィット: アンダーフィットとオーバーフィット](model-fit-underfitting-vs-overfitting.md)」を参照してください。正則化の詳細については、「[正則化](training-parameters1.md#regularization)」を参照してください。正則化の設定の変更の詳細については、「[カスタムオプションで ML モデルを作成する](creating-ml-model-on-the-amazon-ml-console.md#creating-ml-model-using-custom-settings)」を参照してください。