交差させて全データに適用したもの。(起こらないわけではない)。ひとつだけだった除外データを増やす。特定の割合でデータを学習用とホールドアウトに分割することになる。その上で、学習用のデータを用いて計算した平均値をホールドアウトの特徴量として使う。要領で適用すれば良い。同じようにあらかじめ集計した値から除外対象を引くやり方にしてみる。単純に合計とカウントを集計する。オブジェクトを用意する。オブジェクトを用意しておく。index=df.index)そして、次のようにしてホールドアウト分を全体から除外した上で平均値を計算する。double_scalars生成された特徴量は次の通り。違って目的変数を単純に反転したものとはなっていない。なっている値が多いことに気づく。これは、データの分割方法によっては学習データが少なくなって平均値が計算できなくなってしまうため。