[概要]
機械学習モデル作成に使用される、Scikit-learnライブラリにはGridSearchCVというクラスがあります。本クラスを使用する際、データセットをK分割交差検証を使用して検証用データを確保したい場合は、引数のcvにK分割のKの値を設定すればOKです。
事前にわざわざ自らK分割して、検証用データを確保する必要はありません。
<サンプルコード>
gridsearch_tuned_model = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=param_grid, cv=cv, return_train_score=False)ちなみに、各引数の意味は以下の通りです
・estimator: 作成するモデルの種類（モデルのインスタンスを指定）
・param_grid: グリッドサーチによるハイパーパラメータの探索範囲
・cv: K分割交差検証のKの値
・return_train_score: K分割交差検証によりデータセットを学習用、検証用に分割した際、学習用データによるモデルの精度を返すかどうか。（True：返す、False：返さない）
