k折交叉验证法例题

假设我们有一个数据集，包含100个样本，需要使用10折交叉验证对模型进行评估。具体操作步骤如下：

1. 将数据集随机划分成10份，每份包含10个样本。

2. 选择其中一份作为验证集，剩下的9份作为训练集。

3. 使用训练集训练模型，然后在验证集上进行测试，得到模型的性能指标（如准确率、精确率等）。

4. 重复步骤2-3，每次选择不同的一份作为验证集，直到所有的数据都被用作验证集，得到10个性能指标。

5. 计算这10个性能指标的平均值作为模型的最终评估指标。

下面是一段Python代码实现10折交叉验证的过程：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 初始化模型
lr = LogisticRegression()

# 定义k折交叉验证器
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 定义变量保存每一折的性能指标
scores = []

# 循环进行交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 将数据集划分成训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    lr.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行测试
    score = lr.score(X_test, y_test)
    
    # 保存性能指标
    scores.append(score)

# 计算平均性能指标
mean_score = np.mean(scores)

print("Mean score:", mean_score)

在这个例子中，我们使用了sklearn库中的KFold类来实现10折交叉验证。KFold类的n_splits参数指定了折数，shuffle参数指定了是否随机打乱数据集，random_state参数指定了随机数种子。在循环中，我们通过split方法得到每一折的训练集和测试集，然后使用LogisticRegression模型进行训练和测试，最终计算出10个性能指标的平均值。