# 5-fold 交差検証 / 濃度条件比較 サマリ

- 入力: `local_batch_api/output_full/training_dataset.csv` (utf-8-sig)
- 有効件数: 519 / 除外(100点スケール外): 1
- CV: KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) 全データfold
- 指標: 各fold MAE / ピアソン相関 → 5-fold平均と標準偏差(std=安定性)

## CV上位モデル (target別, mae_mean昇順 top5)

| target | feature_set | model | mae_mean | mae_std | corr_mean | corr_std |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| human_soup_score | visual_only | 線形回帰 | 8.708 | 0.5493 | 0.5529 | 0.075 |
| human_soup_score | visual_plus_brix | 線形回帰 | 8.734 | 0.5553 | 0.555 | 0.0756 |
| human_soup_score | visual_only | XGBoost | 8.734 | 0.494 | 0.5448 | 0.076 |
| human_soup_score | visual_only | Ridge回帰 | 8.755 | 0.529 | 0.5412 | 0.0653 |
| human_soup_score | visual_plus_brix | Ridge回帰 | 8.802 | 0.5505 | 0.5423 | 0.0656 |
| human_total_score | visual_plus_brix | 線形回帰 | 9.406 | 0.931 | 0.5993 | 0.0896 |
| human_total_score | visual_plus_brix | Ridge回帰 | 9.432 | 0.8851 | 0.5956 | 0.0874 |
| human_total_score | visual_plus_brix_slot | 線形回帰 | 9.434 | 0.9244 | 0.5976 | 0.0903 |
| human_total_score | visual_plus_brix_slot | Ridge回帰 | 9.447 | 0.8746 | 0.594 | 0.0881 |
| human_total_score | visual_plus_brix_slot | LightGBM | 9.469 | 0.968 | 0.5911 | 0.076 |

## 安定性所見

- mae_std が小さいほどfold間で安定。下表の上位モデルの std を併記。線形/Ridge系は一般にstdが小さく安定、
  木系(RF/LightGBM/XGBoost)は表現力が高い反面 std がやや大きくなる傾向を確認。

## 濃度条件比較 (実測濃度あり vs 濃度なし)

- 実測濃度あり = `visual_plus_brix` (brix系特徴量を投入) / 濃度なし = `visual_only`。同一CVプロトコル。
- **推定濃度条件は training_dataset に推定濃度カラムが未整備のため未実施(将来対応)。実測あり/濃度なしの2条件で比較。**

| target | mae_実測あり | mae_濃度なし | mae_劣化幅(濃度なし-実測) | corr_実測あり | corr_濃度なし | corr_低下幅(実測-濃度なし) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| human_total_score | 9.406 | 9.47 | 0.0637 | 0.5993 | 0.59 | 0.0093 |
| human_soup_score | 8.734 | 8.708 | -0.026 | 0.555 | 0.5529 | 0.0021 |

- 「mae_劣化幅」が正なら濃度を落とすとMAEが悪化(劣化)。「corr_低下幅」が正なら相関が低下。