12_LightGBMのGroupKFoldによる時系列交差検証
Qiita / 2026/3/23
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- 時系列データに対する評価で「CVスコアが高いのに本番で悪化する」問題を、適切な交差検証設計（リーク防止）として扱います。
- LightGBMにおいてGroupKFoldを用い、グループ単位で分割することで同一グループの情報が学習と検証に混ざるリスクを下げる方針を示します。
- 繰り返しの検証手順を通じて、時系列の性質を踏まえた分割（未来情報の参照を避ける）を実装する実践的な考え方を提供します。
- 具体的な競馬データ文脈を例に、検証設計がモデルの信頼性や汎化性能推定に直結することを強調しています。
はじめに
機械学習の評価で「CVスコアは高いのに本番でボロボロ」という経験はありませんか？
競馬データで KFold をそのまま使うと、未来のデータで学習して過去を予測するという「リーク」が発生します。これを防ぐには、時系列の構造を考慮したクロスバリデーション（CV）が必...
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
