Generalized Cross-Validation
線形フィット(予測値がラベルに線形な手法)に対してLOOCVを高速近似するモデル選択規準。全データで1回学習したあとスムーザー行列Sの対角成分で割るだけで計算できる。trace(S)/Nが有効パラメータ数(モデル複雑度)を表す。MARSではノット数に3倍のペナルティを加えた有効パラメータ数を使う。
「LOO-CVの近似としてdf_λを使ったGCVでλを選ぶ」
「GCV曲線の最小点が最適なフィットをもたらす」
「線形フィット+二乗誤差の特別な場合にLOOCVをGCVで高速近似」
「GCV(一般化交差検証)は計算が格段に速いため大規模データでも使いやすい」