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機械学習でおなじみの交差検証（クロスバリデーション）についてです。
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初心者なので、見当違いなことを聞いてしまっているかもしれません
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初心者なので、見当違いなことを聞いてしまっているかもしれません。
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①事前にデータを分割するべきではないのか？
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基本的に機械学習では、データをトレーニングデータとテストデータに分割するものだと考えているのですが、本やWebサイトに描かれている交差検証の解説では、その分割が行われていません。これは、内部で勝手に分割してくれているからだと考えているのですが、厳密にテストデータと分けて学習させるべきではないのでしょうか？
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②分割した際のテストデータをどのように扱うのか？
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また、交差検証では、平均などを用いて最終的なスコアなどを出すかと思いますが、モデルに直接fitさせているわけではないので、もし、交差検証を行う前にトレーニングデータとテストデータに分割させた場合、どのようにテストデータにモデルを適応させれば良いのでしょうか。
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「トレーニングデータに対して交差検証→テストデータに適応」 という考え方がそもそも間違っているのでしょうか？
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