帮我写一个交叉验证代码
时间: 2023-06-12 07:07:38 浏览: 45
好的,以下是一个简单的交叉验证代码示例:
```
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)
# 定义 5 折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
# 初始化模型
model = LinearRegression()
# 记录每次验证的 MSE 平均值
mse_scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算 MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 记录 MSE
mse_scores.append(mse)
# 输出交叉验证的 MSE 平均值
print("5-fold cross validation MSE: ", np.mean(mse_scores))
```
这个示例代码使用了 `sklearn` 的 `KFold` 函数来进行 5 折交叉验证,并且使用了线性回归模型来进行预测。在每次验证时,将数据分为训练集和测试集,然后训练模型并预测测试集,最后计算 MSE 并记录下来。最后,输出交叉验证的 MSE 平均值。
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