全体の検証スコア

いよいよクロスバリデーションで実際のモデル性能を確認します。店舗ごとの需要予測モデルの精度はどうでしょうか？

あなたのタスクは、各フォールドごとの平均二乗誤差（MSE）を計算し、それらの結果を1つの数値にまとめることです。

簡単のため、各クロスバリデーション分割で Random Forest モデルを学習し、フォールドごとの MSE のリストを返す get_fold_mse() 関数が用意されています。get_fold_mse() は train と TimeSeriesSplit オブジェクトの2つの引数を受け取ります。