pycharm简单交叉验证代码

在PyCharm中，使用sklearn库来进行简单交叉验证的步骤如下：

首先，安装必要的库（如果尚未安装）：

pip install pandas sklearn

然后，创建一个Python脚本，编写以下代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 示例模型，替换为你需要的模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设你有一个pandas DataFrame，名为df，包含特征和目标列
X = df.drop('target_column', axis=1)
y = df['target_column']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  # 20%的数据作为测试集

# 创建一个线性回归模型，这里仅作示例
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算MSE作为性能指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 这里只展示了简单的训练和测试过程，如果你想要进行交叉验证，可以使用sklearn的`cross_val_score`函数
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 五折交叉验证
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')  # 使用负均方误差评分
avg_cv_score = np.mean(cv_scores)
print("Cross Validation Mean Squared Error (5-fold):", avg_cv_score)