k折交叉验证python代码

以下是一个简单的 k 折交叉验证的 Python 代码示例：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 创建一个 k 折交叉验证对象
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)

# 对模型进行 k 折交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold)

# 输出 k 折交叉验证的结果
print("Cross-validation scores: {}".format(scores))
print("Average cross-validation score: {:.2f}".format(scores.mean()))

在此示例中，我们首先生成了一些随机数据，并创建了一个线性回归模型。然后，我们使用 `KFold` 对象创建了一个 k 折交叉验证对象，并使用 `cross_val_score` 函数对模型进行了 k 折交叉验证。最后，我们打印了 k 折交叉验证的结果。