十折交叉验证pythonsklearn

十折交叉验证是一种常用的交叉验证方法，在python的sklearn库中可以通过KFold方法实现。具体步骤如下：

1. 从sklearn.model_selection库中导入KFold。
2. 定义KFold对象并设置参数，包括划分折数和是否打乱顺序等。
3. 使用KFold对象对数据集进行划分，得到训练集和测试集的索引。
4. 在每一次划分中，使用训练集进行模型训练，然后在测试集上进行预测，得到评价结果。
5. 将每次划分的评价结果进行平均，得到最终的评价结果。

下面是一个使用十折交叉验证的python代码示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
logreg = LogisticRegression()
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)

scores = cross_val_score(logreg, iris.data, iris.target, cv=kfold)
mean_score = scores.mean()

print("Ten-fold cross validation scores: {}".format(scores))
print("Mean score of ten-fold cross validation: {:.2f}".format(mean_score))