十折交叉验证python代码

时间: 2023-07-22 18:06:17 浏览: 129
以下是一个使用 sklearn 库进行十折交叉验证的示例代码: ```python from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 准备数据和标签 X = ... y = ... # 创建模型 model = LogisticRegression() # 创建十折交叉验证对象 kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 进行交叉验证并计算评估指标(如准确率) scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='accuracy') # 打印每折的准确率和平均准确率 for fold, score in enumerate(scores): print(f"Fold {fold+1}: {score}") print(f"Mean Accuracy: {scores.mean()}") ``` 在这个示例中,首先准备好数据 `X` 和标签 `y`。然后创建一个 LogisticRegression 模型,并创建一个 KFold 对象来定义十折交叉验证的设置,其中 n_splits 参数表示划分为 10 折,shuffle 参数表示每次划分前是否打乱数据,random_state 设置随机种子以保证可复现性。 接下来,使用 `cross_val_score` 函数来进行交叉验证,其中 model 是要评估的模型对象,X 和 y 是数据和标签,cv 参数接收之前创建的 kfold 对象,scoring 参数指定了评估指标为准确率。 最后,遍历每一折的评估结果并打印出来,同时计算平均准确率。 你可以根据自己的数据和模型进行相应的修改和扩展。
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