scikit-learn の KFold()

同僚のコードを実行して、ランダムフォレストモデルを作成し、サンプル外の精度を計算したところです。ところが、そのコードには random state が設定されておらず、あなたが得た誤差は同僚が報告したものとまったく異なっていました。

このランダムフォレストモデルが新しいデータでどれくらい正確に予測できるかをより適切に見積もるため、KFold クロスバリデーションで使用するインデックスを生成することにしました。