``` kf = KFold(len(p),n_folds=10)```print 'The R square is:',en.score(X_test,y_test) 的错判

看起来您正在讨论交叉验证（cross-validation）中的`KFold`函数以及模型评估中的R方分数（R-squared）。这里有两个部分：

1. `kf = KFold(len(p), n_folds=10)`[^1] 是创建一个10折交叉验证器，其中`len(p)`通常代表训练样本的数量。`KFold`会将数据集分成10份，每次选取其中一份作为测试集，其余作为训练集。

2. `print('The R square is:', en.score(X_test, y_test))` 这行代码尝试计算某个估计器（en）在独立的测试集`(X_test, y_test)`上的R方得分。R方（R-squared）度量了模型预测结果与实际观测值之间的拟合程度，范围从0到1，越接近1表示模型拟合越好。

关于您的问题，如果代码中的错误在于`print`语句后面的部分，可能是以下几个原因：

- 错误变量名：`p`可能应该替换为`X_train`，因为通常在交叉验证中我们会用到训练数据。
- 错误的对象：`en`可能不是一个有`score`方法的模型实例。确认`en`是否已经正确地拟合了数据并具有用于评估的接口。
- 数据不匹配：`X_test`和`y_test`可能不是通过同一分割方式得到的，即它们不是从`kf.split(X_train)`得到的，这可能导致不准确的评分。

纠正后的代码可能会像这样：

# 假设en是已拟合好的模型
# 使用正确的数据集
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, test_index in kf.split(X_train):
    X_train_kf, X_test_kf = X_train[train_index], X_train[test_index]
    y_train_kf, y_test_kf = y_train[train_index], y_train[test_index]

    # 计算模型在当前测试集上的R方得分
    score = en.score(X_test_kf, y_test_kf)
    
# 打印平均R方得分
print("The R square is:", score.mean())