连续变量线性回归的k折交叉验证的python代码

连续变量线性回归的k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，可以用于评估线性回归模型的性能。下面是一个使用Python进行k折交叉验证的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold

# 假设你已经有了特征矩阵X和目标变量y

# 设置k值
k = 5

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 创建k折交叉验证对象
kf = KFold(n_splits=k)

# 初始化一个列表，用于保存每个折的评估结果
scores = []

# 进行k折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 将数据集分为训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算评估指标（例如均方误差）
    score = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
    
    # 将评估结果添加到列表中
    scores.append(score)

# 计算平均评估指标
mean_score = np.mean(scores)

# 打印平均评估指标
print("Mean squared error:", mean_score)

请注意，上述代码中的X和y分别表示特征矩阵和目标变量，你需要根据你的实际数据进行相应的替换。