6. 故障予知のアプローチ
6.6 クロスバリデーション
クロスバリデーションは、限られたデータから作ったモデルが「見たことのない新しいデータ」に対してどれくらい通用するか（汎化性能）を安定して見積もるための評価手法である。単に一度だけ訓練用と評価用に分けると、分け方の偶然で結果がぶれたり過大評価になったりするが、クロスバリデーションは分割と評価を繰り返して平均化することで、その偶然性を減らすのが狙いである。基本形のk分割交差検証では、データをk個の同程度のかたまり（フォールド）に分け、各回で1つを評価用、残りを訓練用として学習・評価をk回繰り返し、指標の平均とばらつきを得る。[1][2][3][4]
この方法が役立つ理由を直感で押さえる。1回だけの分割では、たまたま「易しい評価用データ」や「難しい評価用データ」に当たる恐れがあるが、複数回の入れ替え評価の平均で見れば、その偶然をならせる。特にデータが多くない場面や、モデルの比較・ハイパーパラメータ調整を行う場面で、より信頼できる性能見積もりが得られる。[2][3][4]
分類タスクでクラスの数が偏っている場合は「層化k分割交差検証」を使うのが定石だ。これは各フォールド内のクラス比が元のデータに近くなるように分ける方法で、ある折に少数クラスがほとんど含まれない事故を防ぎ、評価の安定性を高める。不均衡データが当たり前の故障予知では、層化を徹底することが評価の公正さに直結する。[5][6][2]
時系列データには、通常のランダムなk分割は向かない。未来の情報を訓練側に混ぜてしまう「データリーク」が起きるからで、これは非現実的な高精度の原因になる。そこでTimeSeriesSplitのように、時間順を保ち「過去で学び、その直後の未来で検証する」方法を用いる。この分割は各回の検証が時間的に先へ進むにつれ、訓練に使える履歴が増えていく設定で、現実の運用に近い評価を実現する。実装例でも、指定した分割数で時間順に訓練・検証を繰り返す手順が示されており、必要に応じて訓練サイズを一定に制御できる。[3][7]
実務での進め方を段階的にまとめる。まず、データの性質を確認する（分類の不均衡の有無、時系列か否か）。分類で不均衡があるなら層化k分割、時系列ならTimeSeriesSplitを選ぶのが基本である。次に、評価指標を決める。故障予知では単純な正解率より、少数クラスの見つけやすさを反映する指標（再現率、適合率、F1、PR曲線など）を重視し、その平均や分散を各折で集計する。ハイパーパラメータやモデル比較は、この枠組み上で行い、最終的なモデル選択は平均性能だけでなくばらつき（標準偏差）も併せて判断する。[4][2][3][5]
注意点も明確にしておく。- 各フォールドごとに訓練データで前処理（標準化など）のパラメータを学び、検証側に適用する順序を守る（全体で先に計算すると情報漏えい）。- kが大きすぎると学習を何度もやり直す計算負荷が重くなり、小さすぎると評価のばらつきが大きいまま残るため、データ量と計算資源に合わせて決める。- 時系列では時間順序を崩さない分割以外は使わない。TimeSeriesSplitを用いれば、未来のデータが訓練側に混じることを避けられる。[8][7][3]
よく使うバリエーションを整理する。- k分割交差検証：最も基本的。データをk等分し、各折で学習・評価を交替して平均。- 層化k分割交差検証：分類の不均衡に強い。各折でクラス比を元データに近づける。- 時系列交差検証（TimeSeriesSplit）：時間順を保つ。過去→直後の未来での検証を繰り返す。- LOOCV（1つ残し法）などの極端な設定もあるが計算負荷が非常に大きく、実務ではk分割が一般的である。[7][9][1][2][3][4][5]
ハイパーパラメータ調整との組み合わせでは、グリッドサーチやランダムサーチを「内側の交差検証」で回し、その結果で外側の検証（または最後のテスト）に進む二重ループ（ネスト）を設計すると過適合を防ぎやすい。ポイントは、調整に使った評価データと最終評価データを厳密に分け、最後の評価用データは一度だけ用いることである。[3][4]
現場での落とし穴と回避策を挙げる。- ランダムk分割を時系列に使う：時間の因果を壊し、非現実的な高精度に見える。TimeSeriesSplitへ切り替える。- 不均衡で層化しない：折によって少数クラスがほぼゼロになり、評価が不安定。層化を必ず指定する。- 前処理の情報漏えい：全体で標準化の平均・分散を計算してから分割すると漏えい。各折で訓練側のみで学び検証へ適用する。- kやパラメータの固定観念：データ量・分布・計算資源に合わせてk、分割方法、評価指標を見直す。[2][8][7][5][3]
故障予知での具体化の例として、設備音の特徴量（RMS、バンドエネルギー、スペクトル重心など）を抽出し、分類器を層化k分割で評価する流れがある。各折で再現率・適合率・F1を記録し、平均と標準偏差で安定性を確認する。時系列の劣化トレンド推定や将来予測では、TimeSeriesSplitを使って「過去→未来」を守り、RMSEなどの回帰指標の平均でモデル比較を行う。これにより、運用時に近い条件での妥当なモデル選択が可能になる。[10][7][2][3]
まとめると、クロスバリデーションは「偶然に依存しない安定した性能見積もり」を得るための基本手段であり、分類の不均衡には層化、時間依存にはTimeSeriesSplit、とデータの性質に合わせて分割法を選ぶのが要点である。さらに、各折での前処理順序の厳守と、平均だけでなくばらつきも見る姿勢が、現場適用の信頼性を高める。[8][7][2][3] [1] https://aiacademy.jp/media/?p=263
[2] https://boritaso-blog.com/cross_validation/ [3] https://www.codexa.net/cross_validation/ [4] https://musashi-ai.com/glossary/2023/06/6088547addedd3af3fbe0d460b0a0948a97e9cf0.html [5] https://gucci-j.github.io/post/cv-intro/ [6] https://blog.amedama.jp/entry/2018/08/25/174530 [7] http://www.digitalreactor.net/2025/03/time-series-cross-validation/ [8] https://datachemeng.com/cautions_in_cross_validation/ [9] https://www.netattest.com/cross-validation-2024_mkt_tst [10] https://zenn.dev/megane_otoko/articles/067_time_series_pred_2nd [11] https://best-biostatistics.com/correlation_regression/crossvalidation.html [12] https://www.youtube.com/watch?v=RI0WgcBS3g0 [13] https://zenn.dev/skata/articles/20241204-tscv [14] https://note.com/super_yes_man/n/n2489c354f8f4 [15] https://qiita.com/s_katagiri/items/7f06ca85f851e0a50516 [16] https://note.com/united_code/n/na1a17115d855 [17] https://appswingby.com/k%E5%88%86%E5%89%B2%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E6%A4%9C%E8%A8%BC-%E4%BB%8A%E6%9B%B4%E8%81%9E%E3%81%91%E3%81%AA%E3%81%84it%E7%94%A8%E8%AA%9E%E9%9B%86/ [18] https://book.st-hakky.com/data-science/cross-validation-in-machine-learning [19] https://blog.amedama.jp/entry/time-series-cv [20] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E6%A4%9C%E8%A8%BC※本ページは、AIの活用や研究に関連する原理・機器・デバイスについて学ぶために、個人的に整理・記述しているものです。内容には誤りや見落としが含まれている可能性もありますので、もしお気づきの点やご助言等ございましたら、ご連絡いただけますと幸いです。
※本ページの内容は、個人的な学習および情報整理を目的として提供しているものであり、その正確性、完全性、有用性等についていかなる保証も行いません。本ページの情報を利用したこと、または利用できなかったことによって発生した損害（直接的・間接的・特別・偶発的・結果的損害を含みますが、これらに限りません）について、当方は一切責任を負いません。ご利用は利用者ご自身の責任でお願いいたします。
