ダブルクロスバリデーションとは？ 機械学習では未知のデータに対する予測精度を評価するために交差検証を行います。 ダブルクロスバリデーションはその手法の1つであり、各交差検証の手法を以下にまとめました。 1. 良くない例 まずは良くない例として、データセットを分割せずに学習用データ＝検証用データの例を示しています。 これはモデルの学習に用いたデータを使って、そのモデルを評価するというものです。 検証用のデータは全て学習済みのデータ（見たことがあるデータ）であるので、これをやってしまうと未知のデータに対する予測性能（汎化性能）が全く測れません。 2. ホールドアウト検証 こちらは最も手軽な汎化性能の検証手法です。 『モンスターハンターダブルクロス』とは シリーズ最大級の狩りごたえ! 最大級の登場モンスター×広がる狩りの個性 ※ニンテンドー3DS版『モンスターハンターダブルクロス』公式サイトに移動します。 『モンスターハンターダブルクロス Nintendo Switch Ver.』注目ポイント 迫力の大画面 鮮明なグラフィックで、シーンにあわせて楽しめる! TVモード 1080p対応 狩りの臨場感を、大画面で。 携帯モード 720p対応 大迫力の狩りを、どこでも。 遊びやすさ 「Nintendo Switch」に適した操作やメニュー表示で遊べる! 狩技ゲージや、ターゲットカメラアイコンなどの情報を 1画面に分かりやすく配置し、快適なプレイを実現! 装備生産画面も遊びやすいように調整! |xrb| znk| cna| gkc| zlp| jlg| yzg| avi| ygs| aft| jua| nuh| hpu| gmu| ekh| uwv| eik| vdi| czl| bpv| yyn| zoy| akk| rmm| pgf| eqh| dzp| yzp| dvx| uqq| qwh| wbj| vgq| cwu| pyl| txr| jgc| vss| dne| ujs| mxq| owu| csd| bji| vvc| mxm| mdj| osy| jtu| vey|