写一段交叉验证的代码要求输出svm的合页损失函数

好的，以下是一个简单的交叉验证代码示例，使用SVM模型，并输出其合页损失函数：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import hinge_loss
import numpy as np

# 假设X为训练数据集，y为对应的标签
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([1, -1, 1, -1])

# 定义5折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)

# 遍历每个fold
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 获取训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 定义SVM模型，使用线性核函数
    clf = svm.SVC(kernel='linear')

    # 训练模型
    clf.fit(X_train, y_train)

    # 预测测试集
    y_pred = clf.predict(X_test)

    # 计算合页损失函数
    loss = hinge_loss(y_test, y_pred)

    # 输出合页损失函数值
    print("Hinge loss of SVM model: ", loss)

以上示例中，我们使用了`sklearn`库中的`KFold`函数实现了5折交叉验证。在每个fold中，我们训练了一个SVM模型，并使用测试集计算了其预测结果的合页损失函数。最后输出了每个fold中SVM模型的合页损失函数值。