Cross Validation の実装

[Inazuma110]

これをしないと現在公開しているtestデータのスコアで過学習してしまい，コンテスト終了後の本評価で痛い目を見るので，最も優先して実装したほうが良いです． コード残ってたら今までの実装すべてに対して行い，Issueに結果を書いてください．

[Inazuma110]

例えば，KNNのCross Validation は

model = KNeighborsClassifier(**study.best_params)
accuracy = np.mean(cross_val_score(model, train_train_x, train_train_y, cv=10, scoring='f1_macro'))

みたいに書きます． study.best_paramsにはoptunaで探索されたハイパーパラメータが入っています．

[Inazuma110]

cross_val_scoreの引数を cv=KFold(shuffle=True, random_state=1)

にしたほうが良いです．じゃないと擬似ラベルの行が固まってしまします．