SVM 的k折交叉验证代码

S（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于估计模型在未见数据上的性能。

下面是使用Python中的Scikit-learn库进行SVM的k折交叉验证的代码示例：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC

# 创建SVM分类器对象
svm_classifier = SVC()

# 进行k折交叉验证并计算准确率
scores = cross_val_score(svm_classifier, X, y, cv=k)

# 输出每一折的准确率
for i, score in enumerate(scores):
    print("Fold {}: {}".format(i+1, score))

# 输出平均准确率
print("Average Accuracy: {}".format(scores.mean()))

其中，`SVC`是Scikit-learn库中实现SVM的分类器对象。`X`是特征矩阵，`y`是目标变量向量。`cv`参数指定了k折交叉验证的折数。

请注意，上述代码只是一个示例，具体的使用会根据不同的数据集和任务进行适当的调整。