10折交叉验证输出什么
时间: 2024-04-25 15:23:51 浏览: 19
10折交叉验证是一种常用的模型评估方法,它将数据集划分为10个相等大小的子集,其中9个子集用作训练数据,1个子集用作测试数据。每次交叉验证都会选择不同的训练集和测试集,以确保模型的评估结果更加准确可靠。
在Python中,你可以使用KFold函数来实现10折交叉验证。该函数会将数据集随机划分为10个子集,并返回每个子集的索引。你可以根据这些索引来获取相应的训练数据和测试数据。
具体实现步骤如下:
1. 首先,导入KFold函数:from sklearn.model_selection import KFold
2. 然后,使用KFold函数进行划分:kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=True)
这里的n_splits参数设置为10,表示进行10折交叉验证;shuffle参数设置为True,表示在分配之前打乱数据的顺序。
3. 接下来,使用kf.split(data)来获取每次交叉验证的训练集和测试集的索引:
for train_index, test_index in kf.split(data):
# train_index为训练集的索引,test_index为测试集的索引
4. 最后,根据索引获取相应的训练数据和测试数据:
train_data = data\[train_index, :, :, :\]
test_data = data\[test_index, :, :, :\]
这样,你就可以得到每次交叉验证的训练数据和测试数据,用于模型的训练和评估。\[2\]\[3\]
所以,10折交叉验证的输出是每次交叉验证的训练数据和测试数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中写一个10折交叉验证](https://blog.csdn.net/weixin_43823786/article/details/124596170)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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