混同行列は、分類モデルの予測結果を真陽性・偽陽性・真陰性・偽陰性の4つに分類して整理する評価手法です。適合率、再現率、F1スコアの算出方法と実務での活用ポイントを解説します。
交差検証は、データを複数に分割してモデルの汎化性能を評価する手法です。k分割交差検証、層化交差検証、Leave-One-Outなどの手法と、過学習を防ぐ実践的な評価プロセスを解説します。