「ホールドアウト法」と「交差検証法」の違い

間違いやすいポイントとして、「ホールドアウト法」と「交差検証法」の違いについてまとめてみる。

##ホールドアウト法、交差検証法とは
「ホールドアウト法」「交差検証法」はともに機械学習におけるデータのテスト方法の１つ。
それぞれの違いは以下の通り。

種別	内容
ホールドアウト法	機械学習におけるデータのテスト方法の1種。教師データ（訓練データ）を「学習用」「評価用」に7対3などに割合で2分割して、学習済みモデルの精度を測定する方法
交差検証法	教師データ（訓練データ）を3分割以上して、学習済みモデルの精度を測定する方法

学習参考:【機械学習入門】アルゴリズム＆プログラミング

次は、次元削減の目的で共通している自己符号化器（オートエンコーダ）と主成分分析との関係をまとめたいですね。
[(参考)自己符号化器（オートエンコーダ）と主成分分析との関係]
(https://www.hellocybernetics.tech/entry/2016/11/21/041607#主成分分析の復習)

それと、紛らわしい最適化手法の違いも。

(参考)CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか

(参考)Optimizer : 深層学習における勾配法について