データが少ない時は、交差検証をしたほうがよい、ということと思います。
インターネットで調べればいろいろ見つかります。例えば上のような記事もありました。
少ないデータで７：３とかに分けてパラメータチューニング等をするとやはり、その訓練・テストデータに特化した学習器になってしまいがちなので、それが汎用的に使えることをより担保したければ、交差検証したほうがいいように思います。もちろん、データが多い時も交差検証などをしたほうがいいのでしょうが、ｎ点交差だと、単純計算でｎ倍時間がかかるのでそこは自分の環境などと相談して、ということになるかと思います。
