この検証方法は、元のデータをk個にランダムに分割します。
k個のデータはそれぞれ順番に検証セットとして使われ、残りのデータセットは学習セットとしてモデルをあてはめるのに使用されます。合計で、k個のモデルがあてはめられ、k個の検証が得られます。検証に用いた統計量が最良のものが、最終的なモデルとして選ばれます。この方法は、少ないデータを効果的に利用するので、小規模なデータセットに役立ちます。
JMP Proの場合は、次の2通りの方法でK分割交差検証を実行できます。
K分割交差検証を使用する場合、「停止ルール」のデフォルトが[最大K分割R2乗]に切り替わります。このルールは、「R2乗 K分割」統計量を最大化しようと試みます。
メモ: [最大K分割R2乗]は、p値の追加(変数増加)または削除(変数減少)で定義されたモデルだけを検討し、考えられるすべてのモデルを検討するわけではありません。
[最大K分割R2乗]の停止ルールは、[最大検証R2乗]のときと同じように動作します。最大検証R2乗を参照してください。そこに書かれている「R2乗 検証」を「R2乗 K分割」と読み換えてください。