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そうですね。でも1000を700:300にランダムに分けるのであれば、さほど気にする必要はないとも言えます（そんな滅茶苦茶な偏り方をする可能性は低いので）。
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そうですね。でも1000を700:300にランダムに分けるのであれば、さほど気にする必要はないとも言えます（サンプルが多ければそんな滅茶苦茶な偏り方をする可能性は低いので）。
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そうですね。でも1000を700:300にランダムに分けるのであれば、さほど気にする必要はないとも言えます。
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そうですね。でも1000を700:300にランダムに分けるのであれば、さほど気にする必要はないとも言えます（そんな滅茶苦茶な偏り方をする可能性は低いので）。
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> 懸念点1：いくつか論文では交差検証における評価指標の平均値を算出してモデルの評価を行っている
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疑問点1：この場合はどこでパラメータチューニングをおこなっているのか
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そこまで書いてない論文もあります。チューニングしていない場合もありますし、評価と一緒にやっている場合もあります（後者は駄目と言えば駄目だけど、議論したい問題に関係なければ見過ごされることも多い）。
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> 懸念点2：手順１の分割に結果が依存してしまう
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> 疑問点2：手順1~4をまとめて交差検証としてしまうとネストされた交差検証となってしまい、手法の比較しかできないのではないか
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手法の比較ができれば良いのでは？ 何を問題視しているのかが見えません。
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