# Validation

> 構築したモデルの性能を評価し、汎化性能を確認する。

- Skill: `root-5/validation` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add root-5/validation`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/root-5/validation/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: root-5 (https://skillmd.com/u/root-5)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/root-5/validation

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# Validation

## 概要
構築したモデルの性能を評価し、汎化性能を確認する。

## 手順
1.  **指標計算**: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, RMSE, AUC, LogLossなど、タスクに適した評価指標を計算。
2.  **Cross Validation**: 交差検証によるスコアの安定性確認。
3.  **残差分析**: 予測値と実測値の誤差分布を確認。
4.  **特徴量重要度**: Feature ImportanceやSHAP値による寄与度の確認。
5.  **Error Analysis**: 誤分類・大誤差サンプルの定性的な分析。

## 使用ツール・ライブラリ
- scikit-learn
- matplotlib

## 成果物の保存場所
- 特徴エンジニアリング、学習、検証用ノートブック: `project/src/03_main.ipynb`
- 検証用コード: `project/src/modules/validate.py`
- 実験結果ログ: `project/reports/experiment/[番号]-[アプローチの概要].md`