用python写一段代码实现交叉验证
时间: 2023-10-02 18:07:10 浏览: 44
以下是一个简单的交叉验证代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
# 假设我们有一个数据集 X 和标签 y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
# 初始化交叉验证对象
kf = KFold(n_splits=5)
# 初始化分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 用交叉验证评估分类器
for train_index, test_index in kf.split(X):
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,我们使用了 scikit-learn 库中的 KFold 对象来实现交叉验证。我们将数据集 X 和标签 y 分为 5 个不同的子集,并在每个子集上训练和评估分类器。在每个子集上,我们使用决策树分类器来预测标签,并计算准确率。最后,我们打印了每个子集上的准确率。
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