python sklearn 十折交叉验证

使用Python的sklearn库进行十折交叉验证可以通过KFold函数实现。KFold函数可以将数据集划分为指定折数的训练集和测试集，并保持相同的样本分布比例。以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import KFold

def ten_fold_cross_validation(total_fold, data):
    train_index = []
    test_index = []
    kf = KFold(n_splits=total_fold, shuffle=True, random_state=True)
    for train_i, test_i in kf.split(data):
        train_index.append(train_i)
        test_index.append(test_i)
    return train_index, test_index

这个函数接受两个参数：total_fold代表折数，data代表需要划分的数据。函数将返回train_index和test_index，它们分别存储了每一折的训练集和测试集的索引。