■ 概要 機械学習モデル構築における「評価設計（Validation Strategy）」の重要性を、実践的な比較を通じて学習するための教材リポジトリ。 ■ 特徴・用途 データセットの分割戦略（Simple Split, Stratified KFold）や、推論のロバスト性を高めるK-Foldの概念を、具体的な指標の差で比較できます。特に、単なるモデルチューニング以前に、「評価バイアス」や「データリーク」を防ぐための設計思想を体系的に習得するのに役立ちます。 ■ 結論 実務で「過学習ではないが、評価が不健全なモデル」を避けたい技術者にとって、非常に基礎的かつ重要な知識定着のための教材です。