scikit-learn: cross_val_predict
Generate cross-validated estimates for each input data point.
The function cross_val_predict has a similar interface to cross_val_score, but returns, for each element in the input, the prediction that was obtained for that element when it was in the test set.
「cross_val_predict関数はcross_val_score関数と同様のインターフェースを持つ」
「入力の各要素について、その要素がテストセットにあるときに得られる予測を返す」
cross_val_predict is not an appropriate measure of generalization error. (Warning)
「汎化誤差の適切な指標ではない」
The function cross_val_score takes an average over cross-validation folds, whereas cross_val_predict simply returns the labels (or probabilities) from several distinct models undistinguished.
「cross_val_scoreは交差検証のfoldにわたった平均を取る」
「cross_val_predictは、いくつかの個々のモデルから目立たせずに（→意訳：区別せずに）単にラベル（または確率）を返す」
The function cross_val_predict is appropriate for:
cross_val_predictは以下に適する
Visualization of predictions obtained from different models.
異なるモデルから得られた予測の可視化
Model blending: When predictions of one supervised estimator are used to train another estimator in ensemble methods.
「モデルのブレンド：アンサンブル法で1つの教師あり推論器の予測が別の推論器の訓練に使われる時」