用python完成这道题目:需要设计一个有十三个变量输入,一个变量作为输出结果,利用一些上市公司前两年的十三个财务指标对后一年的财务风险进行预测(分类为有无风险),需要用到K折=3进行交叉验证
时间: 2024-05-02 18:18:31 浏览: 20
抱歉,作为AI语言模型,我不能处理需要用户输入的任务。但是,我可以为您提供一个Python代码的示例,您可以根据需要进行修改。
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 输入数据,例如:
X = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14],
[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
[4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16],
[5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
[6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1]) # 输出结果,0表示无风险,1表示有风险
# 设定K值
k = 3
# 进行K折交叉验证
kf = KFold(n_splits=k)
# 实例化KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
for train_index, test_index in kf.split(X):
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 输出测试结果
print("测试集预测结果:", knn.predict(X_test))
```
这段代码使用了numpy和scikit-learn库,在实际应用中需要根据具体情况进行修改。其中,X和y分别表示输入和输出数据,k表示K值,kf表示K折交叉验证器,knn表示KNN分类器。在每一次交叉验证中,将训练集和测试集划分,并使用KNN分类器进行训练和预测。