n分割クロスバリデーションなのに、なぜグループがn+1個になるの？

2026年1月31日 2026年1月31日山崎講師

山崎講師

こんにちは。ゆうせいです。

n分割クロスバリデーションという名前を聞いて「グループはn個に分かれるんだな」と納得して終わるのは、まだ少しもったいないかもしれません。

実はそこには、学習を支えるための「 $n + 1$ 個目のグループ」という考え方が隠れているんです。

n分割なのに、なぜグループがn+1個になるの？

皆さんは、クロスバリデーションを行う前に、手元にあるデータをどう扱っていますか？

いきなり分割を始めていませんか？

実は、プロの現場や厳密な検証を行う場合、まず最初にデータを2つの大きなグループに分けるところからスタートします。

テストデータ（最終確認用）： これが「 $n + 1$ 個目」のグループです。
学習・検証用データ： これをさらに $n$ 個に分割します。

なぜこんな面倒なことをするのでしょう？

それは、クロスバリデーションの中で何度もテスト（検証）に使ったデータは、厳密には「もう未知のデータではない」からです。

何度もテストを繰り返してモデルを調整していくうちに、知らず知らずのうちにそのデータに特化したモデルになってしまう…これを専門用語でリーケージ（情報の漏洩）と呼びます。

例え話：本番の入試は別にある！

皆さんが受験生だとしましょう。

** $n$ 個のグループ：** 過去問を $n$ 回分に分けて、解いては復習し、解いては復習する「模擬試験」のサイクルです。
** $n + 1$ 個目のグループ：** 一度も見たことがない、本番当日の「入試問題」です。

模擬試験でいくら満点を取れても、本番の初見問題で点数が取れなければ意味がありませんよね。

だからこそ、クロスバリデーションで使う $n$ 個のグループとは別に、完全に隔離された「最後の門番（ $n + 1$ 個目）」が必要なのです。

専門用語を整理しよう：検証とテストの違い

ここで、混乱しやすい2つの言葉を高校生でも分かるように整理します！

用語	役割	登場シーン
検証データ（Validation）	練習試合の相手	クロスバリデーションの $n$ 分割のどれか
テストデータ（Test）	決勝戦の相手	最初に隔離した $n + 1$ 個目のグループ

クロスバリデーションの結果がいくら良くても、最後の $n + 1$ 個目のグループでスコアがボロボロだったら、そのAIは「練習に強いだけの内弁慶」ということになってしまいます。

メリットとデメリット：隔離する意味

メリット

モデルの「本当の汎化性能（未知のデータに対する強さ）」を、嘘偽りなく測定できる。
過学習（特定のデータにだけ強くなること）に気づくことができる。

デメリット

最後に隔離する分、学習に使えるデータがさらに減ってしまう。
手順が複雑になり、計算の手間が増える。

今後の学習の指針：プロの検証フローを身につけよう

「n分割だからn個のグループ」という基本を理解したら、次は「外側」にあるもう一つのグループを意識してみましょう。

ホールドアウト法とクロスバリデーションを組み合わせる： まず大きく2つに分け、片方だけでクロスバリデーションを回す「入れ子構造」を練習しましょう。
Nested Cross Validation（ネストされた交差検証）を調べる： さらに厳密に、パラメータ調整用と評価用でクロスバリデーションを二重に行う手法です。
データ数に応じた戦略を立てる： データが極端に少ないとき、無理に $n + 1$ 個に分けるべきか、それとも他の手法（LOO法など）を使うべきか判断できるようになりましょう。

「 $n + 1$ 個目のグループ」を意識できるようになったら、あなたはもう初心者の域を脱していますよ！

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投稿者プロフィール

山崎講師代表取締役

セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
すべての無駄を省いた費用対効果の高い「筋肉質」な研修を提供します！
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。