さて、アルゴリズムのどの時点で Kfold CV と GridSearchCV を適用するかを理解しようとしています。また、私が正しく理解している場合、GridSearchCV はハイパーパラメーターの調整に使用されます。つまり、どの引数の値が最良の結果をもたらすか、Kfold CV は一般化を改善するために使用されるため、さまざまなフォールドで同様にトレーニングし、データが順序付けられている場合はバイアスを減らします。いくつかの特定の方法で、したがって一般化が増加します。問題は、GridSearchCV が CV パラメータを使用してクロス検証を行っているのではないかということです。では、なぜ Kfold CV が必要なのですか? また、必要な場合は GridSearchCV の前に行うのでしょうか? プロセスの簡単な概要は非常に役立ちます。