交差検証法について

分類学習器アプリの交差検証法を利用している者です．

150個の学習データを5分割して交差検証法を行っているのですが，この場合，5個の分類モデルの作成後に、その5個の分類モデルから何らかの計算をして最終的な1つの分類モデルにまとめているのでしょうか？

というのも、検証結果の混合行列が１つしか取得できない事から、最終的に何らかの計算によって５つの分類モデルを１つの分類モデルにまとめて、全てのデータに対しての精度を計算しているという認識だったのですが、いかがでしょうか？

よろしくお願いいたします。

Answer 1

[Hiro Yoshino]

https://jp.mathworks.com/help/stats/classreg.learning.partition.classificationpartitionedmodel.kfoldpredict.html

こちらが参考になると思います。交差検定はあくまでも推定分類精度を求めるために行い、その後に同じパラメータを持ったモデルで全データを使って分類した結果を混同行列に入れているのだと思います。