非定常性への対処

この演習では、モデルのスコアのばらつきを再び可視化しますが、今回は時間とともに統計量が変化するデータを対象にします。

線形回帰モデルのインスタンスはmodelに、クロスバリデーション用のオブジェクトはcvに、データはXとyに格納されています。

結果を集約するための空のDataFrameを作成します。
複数のウィンドウサイズで反復し、その都度新しいTimeSeriesSplitオブジェクトを作成します。
トレーニングデータに対して、（あらかじめ用意したカスタムスコアラーmy_pearsonrを使って）モデルのクロスバリデーションスコアを計算します。