交差検証
交差検証(交差確認)(こうさけんしょう、英: cross-validation)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Seymour Geisser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。