利用train_test_split作k折交叉验证，写出python代码

在Python中，`train_test_split`函数通常用于划分数据集，而不是直接做k折交叉验证。但是，我们可以结合`KFold`函数来自sklearn库来做k折交叉验证。以下是使用`train_test_split`配合`KFold`的一个例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split, KFold
from sklearn.datasets import load_iris  # 示例用的鸢尾花数据集

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

# 设定训练集和测试集的比例，以及k折数
test_size = 0.2
k_folds = 5

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=42)

# 创建KFold对象
kf = KFold(n_splits=k_folds, shuffle=True, random_state=42)

# 对每个折叠，我们都会进行训练和验证
for train_index, val_index in kf.split(X_train):
    X_fold_train, X_fold_val = X_train[train_index], X_train[val_index]
    y_fold_train, y_fold_val = y_train[train_index], y_train[val_index]
    
    # 这里你可以编写模型训练、评估代码
    model.fit(X_fold_train, y_fold_train)
    predictions = model.predict(X_fold_val)

# 结合所有折叠的结果，你可以得到最终的性能指标

在这个例子中，每次循环都会将数据集划分为训练集和验证集，然后对模型进行一次训练和评估。最后，你需要遍历所有的结果并整合。