モデル評価にクロスバリデーションをよく使うのですが、
決定木のようなバリアンスの大きいアルゴリズムについては、クロスバリデーションによる評価が意味のあるものかどうか、いつも疑問を抱いて行っています。

そもそもクロスバリデーションは最適なハイパーパラメータを探索することを目的にしていると思っているのですが、最終的なアウトプットとしてのモデルを評価するには、結局は別の検証データセットを用意しておかなければ評価できないのでしょうか？