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.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)

    print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))

在这个代码示例中，我们使用了 Scikit-learn 库中的 `KFold` 类来进行 k 折交叉验证。我们使用了鸢尾花数据集作为例子，并使用逻辑回归模型进行训练和测试。在每次迭代中，我们将数据集分成训练集和测试集，并使用训练集来训练模型，然后在测试集上评估模型的准确性。最后，我们打印出每次迭代的准确性得分。

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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 StratifiedKFold

k = 5 # K 值
skf = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True)

for fold, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X, y)):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 在这里进行模型训练和测试
    # ...

这段代码使用了 scikit-learn 中的 `StratifiedKFold` 方法，将数据集分成了 K 个部分，每次使用其中的一部分作为测试集，其余部分作为训练集，进行模型训练和测试。

连续变量回归的k折交叉验证python代码

连续变量回归的k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，可以用于评估回归模型的性能。下面是一个使用Python进行连续变量回归的k折交叉验证的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设有一组特征X和目标变量y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([3, 5, 7, 9])

# 定义k折交叉验证的折数
k = 5

# 初始化模型和评估指标
model = LinearRegression()
mse_scores = []

# 进行k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=k)
for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测并计算均方误差
    y_pred = model.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    
    # 将均方误差添加到列表中
    mse_scores.append(mse)

# 计算平均均方误差
mean_mse = np.mean(mse_scores)

# 输出结果
print("Mean Squared Error:", mean_mse)