マイルストーン開示は、NEOが技術開発やビジネスモデル展開において成長の可能性を有する企業を支援することを目的としていたことから、上場企業に求めていた開示。マイルストーンとは里程標を意味し、企業を今度どのように発展させる計画であるか具体的に示すことが求められていた。ジャスダックへの統合後も、旧NEO上場企業の一部の銘柄では、継続してマイルストーン開示を行っている。
マイルストーン開示には、次に掲げる事項を記載することが求められる。
概要.
概要.
賞レース成績.
交差検証
交差検証（交差確認）（こうさけんしょう、）とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分でその解析のテストを行い、解析自身の妥当性の検証・確認に当てる手法を指す。データの解析（および導出された推定・統計的予測）がどれだけ本当に母集団に対処できるかを良い近似で検証・確認するための手法である。
最初に解析するデータを「訓練事例集合（training set、訓練データ）」などと呼び、他のデータを「テスト事例集合（testing set、テストデータ）」などと呼ぶ。
交差検証はが生み出した。特にそれ以上標本を集めるのが困難（危険だったり、コストがかかったり）な場合は、データから導いた推定は、交差検証などで慎重に裏付けを確認するべきである。
交差検証の主な種類.
ホールドアウト検証.
さらに、標本の分割から始まる一連の操作を複数回繰り返して平均を取る場合もある。
時系列の場合.
上記になるようにテストデータが訓練データよりも未来の時刻になるようにスライディングウィンドウにて交差検証する方法がある。時系列は時間の流れで因果関係・相関関係があるため、テストデータは訓練データよりも未来の時刻にしないといけない。
また、以下のように訓練データを先頭から使い徐々に長くする方法もある。
誤差見積り.
注意点.
交差検証を使い、モデル選択やハイパーパラメータの決定が行われるが、この行為自体は、訓練データ＋テストデータ全体に対して過剰適合を招き、交差検証の結果自体は信用できない結果となる。特定の公開データセットに対して、新しい機械学習のモデルで交差検証の結果が改善したという論文発表が多数あるが、そのような手法はその公開データセットに対する過剰適合の可能性がある。
霊法会
所在地.
教義.