コーステストの質問：予測モデリングで、モデル検証を使用する必要があるのはなぜですか？親愛なる同僚、
現在、私は「 産業問題解決のための統計的思考」コースとクイズの間に、4つの可能な答えを含む質問が設定されました。クイズのインターフェースで受け入れられた答えは正しいと思います。
質問は：
予測モデリングでは、なぜモデル検証を使用する必要があるのですか？
一つ選択してください：
- これを使用して、正しいモデルに適合していることを確認してください。
- これを使用して、モデルが新しいデータに対して一般化することを確認します。
- これを使用して、最も重要な変数を識別できることを確認してください。
- 予測モデリングでモデル検証を使用する必要はありません。
最終決定のための新しいテストデータを導入する前に、モデルが適切かどうか（たとえば、オーバーフィットなし）を理解するために検証が必要であるため、1を選択しました。ただし、正解は2です。2はテストデータとの関連性が高く、検証後の次のステップであるため、かなり疑わしく見えます。
私が間違っている場合は訂正してください。説明を追加してください。
ありがとう！
その他のRe：コーステストの質問：予測モデリングで、モデル検証を使用する必要があるのはなぜですか？回答1は、新しい実証データによるモデルの確認に関するものです。通常、事前の観測が行われなかった場合に予測を行います。次に、将来の観察が予測と一致しているかどうかを観察します。回答2は一般化に関するものです。つまり、学習セットに適合していません。交差検証による正直な評価は、一般化をチェックするための許容できる方法です。
Re：コーステストの質問：予測モデリングで、モデル検証を使用する必要があるのはなぜですか？ベイリー様
ご清聴ありがとうございました。
ただし、これらのオプション（1と2）では、質問に対する明確な回答は得られません。JMPと機械学習の初心者として、モデル検証の概念内で両方の回答を検討できると思います。
専門家として同意しますか？
Re：コーステストの質問：予測モデリングで、モデル検証を使用する必要があるのはなぜですか？良い試験の質問と回答を書くことは困難です。ただし、この質問は簡単です。
正しいモデルを保証するために交差検証を使用することはできません。正しいかどうかをテストするために使用できるのは、新しい経験的観測のみです。正直な評価の広範なスキームでは、多くの予測モデラーが三ホールドアウトセット： トレーニング 、検証 、およびテスト 。モデルの近似にはトレーニングデータのみが使用されます。検証データのみを使用してモデルの一般化をチェックし、テストデータのみを使用してモデルが正しいことを確認します。したがって、答え2が正しい答えです。
Re：コーステストの質問：予測モデリングで、モデル検証を使用する必要があるのはなぜですか？どうもありがとうございました！
敬具、
マイケル
