クロスバリデーション？
クロスバリデーション（Cross-validation）は、機械学習モデルの性能評価やハイパーパラメータのチューニングによく用いられる手法です。モデルの汎化性能を評価するためにデータを複数のグループに分割し、それぞれのグループを訓練用とテスト用のデータセットに分割します。
一般的なクロスバリデーション手法には、k分割交差検証（k-fold cross-validation）があります。これは以下の手順で行われます。
- データセットをk個の同じサイズのサブセット（またはフォールド）に分割します。
- それぞれのフォールドについて、そのフォールドをテスト用データセットとし、残りのk-1個のフォールドを訓練用データセットとして使用します。
- k回の訓練と評価を行い、それぞれの評価指標（例えば精度やF1スコアなど）を記録します。
- k回の評価の平均値を計算し、モデルの性能評価として報告します。
クロスバリデーションを用いることで、単一のテストセットを用いる場合よりも信頼性の高いモデルの評価が可能になります。また、ハイパーパラメータのチューニングにも使われ、最適なハイパーパラメータの値を選択する際にモデルの汎化性能をより正確に推定することができます。