<ul data-line="0" class="code-line">
<li data-line="0" class="code-line">
<strong>1000 サンプル以上</strong> : 2-fold クロスバリデーション</li>
<li data-line="1" class="code-line">
<strong>1000 から 100 くらいまで</strong> : 5-fold クロスバリデーション</li>
<li data-line="2" class="code-line">
<strong>100 から 30 くらいまで</strong> : 10-fold クロスバリデーション</li>
<li data-line="3" class="code-line">
<strong>30 以下</strong> : leave-one-out クロスバリデーション</li>
</ul>
<h1 id="%E5%8F%82%E8%80%83" data-line="6" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E5%8F%82%E8%80%83" aria-hidden="true"></a> 参考</h1>
<p data-line="8" class="code-line"><a href="https://datachemeng.com/post-3484/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">「DCE tool」に機能を追加しました！クロスバリデーション・カーネル関数・ベイズ最適化（金子研究室HP)</a></p>
<h1 id="%E9%96%A2%E9%80%A3%E6%9B%B8%E7%B1%8D" data-line="10" class="code-line">
<a class="header-anchor-link" href="#%E9%96%A2%E9%80%A3%E6%9B%B8%E7%B1%8D" aria-hidden="true"></a> 関連書籍</h1>
<ul data-line="12" class="code-line">
<li data-line="12" class="code-line"><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B07G39T2B7" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書</a></li>
<li data-line="13" class="code-line"><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/487311845X" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理</a></li>
<li data-line="14" class="code-line"><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B081CGV3YZ" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門</a></li>
</ul>
<p data-line="17" class="code-line">以上</p>


クロスバリデーションでの分割数の目安

参考

関連書籍

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