交差検証について検索してみるとその説明として、ある1つのモデルを考えた場合に、
元データをN分割してその内(N-1)個で学習して、残り1個でテストするのをNパターン繰り返すようなものと理解した。
しかし、CourseraのWeek6で説明してる交差検証は複数のモデルを思いついた場合の最良モデルを選択する手段と説明されており、
データをA,B,Cに3分割して、各モデルをAで学習、Bで評価して比較(このBをcross validation setと呼んでいる)、Bの評価で決定された最良モデルをCで最終評価するという内容になっている。
両者は別物のような気がするんだけど自分が理解しきれていないだけなのか？