外部検証は訓練データとは異なるデータ特性のサンプルでモデルを検証すること。交差検証のように単にデータを分割しながら検証するのは内部検証に属する。これらの中間に時間的検証は位置するが、これを外部検証に含めるとするテキストもあるようだ。いずれにせよ重要なのは内部検証の訓練データで精度が高く、内部検証や時間的検証の評価データでその精度がほぼ維持されたとしても、外部検証の検証データで精度が落ちることは珍しくはないし、少なくともプロジェクト管理者はそれを想定外と言ってはいけない。また発注者もアルゴリズム開発は丸投げしてもよいだろうが、開発されたモデルの評価は決して丸投げしないようにすべきだろう。
