holdoutとは？初心者向けデータ分割の基本をわかりやすく解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

holdoutとは？初心者向けデータ分割の基本をわかりやすく解説

holdout とは、データ分析や機械学習の分野でよく使われる用語です。日本語では「データを事前に分けておく」という意味で、モデルを作るデータと 評価に使うデータを別々に準備します。この記事では中学生にも分かるように holdout の基本を丁寧に解説します。

holdout の基本

機械学習では、データを学習用と評価用に分けてモデルの性能を test します。分け方の考え方はシンプルで、訓練用データを使ってモデルを作り、評価用データを使って実力を測ります。評価用データの一部をさらに検証用に使うこともありますが、本文では holdout という「最終評価に使うデータ」を指す場合が多いです。

分割の例

用途	説明	割合の例
訓練用	モデルを学習するデータ	70〜80%
検証用	ハイパーパラメータの調整	10〜15%
テスト用 holdout	最終評価に使うデータ	10〜15%

クロスバリデーションとの比較

Holdout は 速くて簡単 という利点がありますが、データの取り方次第で結果が左右されやすい欠点があります。より厳密に評価したい場合は、クロスバリデーションを使うことを検討します。クロスバリデーションはデータを複数の折り目に分け、複数回学習と評価を行う方法です。

実務での使い方

ウェブサイトの分析でも holdout の考え方は役立ちます。例えば新機能の効果を測る場合、リリース前とリリース後のデータを分けて評価する holdout 的な考え方を使います。これにより過去のデータだけでなく、現実の利用状況での性能を把握できます。

注意点

データ分割の前に、時系列の順序が乱れないか、個人情報が混ざっていないかを確認します。データリークを防ぐことが重要です。例えば日付やセッションIDなどの情報が訓練データとテストデータで不適切に共有されると、実際の性能を過大評価してしまうことがあります。

最後に、holdout は目的に応じて適切な割合で分けることが大切です。初心者はまず 70/15/15 や 80/10/10 のような分割を試してみましょう。結果の安定性を高めるには、可能であれば複数の分割を試す か、先に説明したクロスバリデーションを併用すると良いです。

holdoutの同意語

拒否者: 提案や条件を受け入れず、拒否する人。交渉において“hold out”の状態を作り出す、同意を引き延ばすタイプの人を指す。
反対者: 意見や提案に賛同せず反対する人。合意形成の過程で対立軸となる存在を指す。
抵抗者: 外部の圧力や説得に対して抵抗する人。慎重に同意を見極める姿勢を表す表現。
拒絶派: 提案全体を拒絶する強い立場の人。条件付きの同意を拒む人のこと。
保留者: 結論を先送りして現状を維持する人。条件が整うまで待つニュアンスの語。
検証データ: 機械学習でモデルの評価用に使われ、学習データとは別に確保するデータの集合。
テストデータ: 機械学習の最終評価用データ。学習データとは別に分離して使われ、holdoutと同義で使われることがある。
検証用データセット: モデルのチューニングや検証に用いるデータセット。学習データと分けて保持する。
ホールドアウトデータ: 学習には使わず、評価だけに用いるデータ。英語の holdout data をそのまま日本語化した表現。

holdoutの対義語・反対語

賛成者: 提案や計画を賛成して受け入れる人。holdout の対義語として、拒否せず同意・協力する立場を表します。
同意者: 提案を同意して受け入れる人。反対語として、合意の意志を示す立場です。
受け入れ派: 新しい案や仕様を積極的に受け入れる立場の人。
協力派: 計画の実行に向けて協力する立場の人。holdout が抵抗の意味を含む場合の対義語として用いられます。
賛同者: 方針や意見に賛同して支持する人。
トレーニングデータ: 機械学習モデルを学習させるためのデータ。holdout（検証用データ）と対照的に、学習用データを指します。
訓練データ: モデルを訓練するためのデータ。学習のためのデータセットという意味で対義語の一つです。
学習データ: モデルの学習に用いるデータの総称。
訓練セット: 機械学習で使う訓練データの集合。
譲歩派: 交渉で譲歩を選ぶ側の人。対義語としての holdout の反対として使われます。
妥協者: 対立を解くために妥協を選ぶ人。

holdoutの共起語

ホールドアウトデータセット: データを訓練データとテストデータに分ける際、評価用に残しておくデータの集合。学習には使われない。
ホールドアウトデータ: 学習に使わず、評価用に分離しておくデータ。
ホールドアウトサンプル: 評価用に取り分けられた個々のデータ点。
ホールドアウトセット: 評価用に確保されるデータのセット。
ホールドアウト法: データを一度だけ訓練用と評価用に分けて評価する手法。
ホールドアウト分割: データを訓練用と評価用に分割する具体的な作業。
データ分割: データを複数の部分に分ける一般的な操作。ホールドアウトはその一形態。
データセット: データの集合体。ホールドアウト評価の対象となることが多い。
訓練データ: モデルを学習させるためのデータ。
テストデータ: 学習済みモデルの性能を評価するデータ。通常はホールドアウトで確保。
検証データ: ハイパーパラメータ調整やモデル選択のために使うデータ。
検証セット: 検証用のデータの集合。
外部検証: 外部データを用いてモデルの一般化性能を検証すること。
外部データ: 外部源のデータ。ホールドアウトで利用されることがある。
交差検証: データを複数の折りで回して評価する別の手法。ホールドアウトの代替として使われることが多い。
分割比率: 訓練データとテストデータの割合。事前に設定する重要なパラメータ。
ホールドアウト期間: 時系列データなどで、一定期間を評価用に“ hold out”する期間。
評価データ: モデルの性能を測定するためのデータ。
評価セット: 評価用データの集合。

holdoutの関連用語

ホールドアウト: データ分析で、全データを訓練用と評価用に分ける評価データのこと。テストセットとして用いられることが多く、モデルの汎化性能を測る目的で使用します。
留出法: データを訓練用と検証用／テスト用に分割して評価する手法の日本語表現。英語の holdout method に対応します。
テストセット: モデルの最終的な汎化性能を評価するために用意するデータ群。訓練データとは別物。
訓練データ: モデルを学習させるためのデータ。ホールドアウト分割の一部として確保されます。
検証データ / バリデーションセット: ハイパーパラメータの調整や中間評価のためのデータ。テストセットとは別の用途。
データ分割: データを目的別に分割する作業の総称。シャッフルや分割比の設定を含みます。
分割比: 訓練データと検証データ・テストデータの割合を決める比率。例: 80/20、70/30。
層化分割 / 層化ホールドアウト: カテゴリカルデータのラベル分布を保ったまま分割する方法。偏りを抑えます。
ストラティファイドサンプリング: 層化抽出とも呼ばれ、データを層ごとに分けてからサンプルを取る方法。
ランダムサンプリング: データから無作為にサンプルを選ぶ基本手法。
シード値 / 再現性: 分割を再現可能にするための乱数種。研究・報告で同じ分割を再現するために設定します。
データリーク: 訓練データと評価データの間で情報が漏れ、現実の性能を過大評価してしまう問題。
分布シフト / データ分布の違い: 学習データと実運用データの分布が異なると、ホールドアウト評価が現実と乖離します。
交差検証: データを複数の分割で評価する手法。ホールドアウトに対する対比として用いられることが多いです。
k-fold 交差検証: データを k 個のサブセットに分割し、各回で訓練と検証を行う一般的な交差検証法。
留出検証: テストデータを別に置く検証手法の日本語表現。ホールドアウトと同義で使われることがあります。
汎化性能: 新しいデータに対するモデルの予測能力。ホールドアウトで測定される指標です。
過学習 / オーバーフィッティング: 訓練データに過度に適合してしまい、ホールドアウトでの性能が低下する現象。
評価指標: ホールドアウト評価時に用いる指標（例: 精度、再現率、F1、AUC など）。
データ前処理と分割の関係: 分割前の前処理（欠損値処理、標準化など）がホールドアウトの評価に影響を与えないよう配慮します。