Fisher 线性判别分析取数据集合 pendigits.csv 文件 [V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7，V8， V9，V10，V11，V12，V13，V14，V15，V16 为 16 个输入变量，V17 为输出变 量（类标签）]，尝试模型的各种参数设定，并利用十折交叉验证估计模型的分 类准确率。

首先，我们使用 Python 中的 Pandas 库读取 pendigits.csv 文件，并将数据集拆分为输入和输出变量：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('pendigits.csv', header=None)

# 拆分输入和输出变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

接下来，我们使用 sklearn 中的 Fisher 线性判别分析算法，将数据集分为训练集和测试集，设置模型参数，训练模型并进行预测：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 进行十折交叉验证
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True)

# 初始化准确率列表
accs = []

for train_idx, test_idx in kfold.split(X, y):
    # 拆分训练集和测试集
    X_train, y_train = X[train_idx], y[train_idx]
    X_test, y_test = X[test_idx], y[test_idx]

    # 初始化模型
    lda = LDA(solver='eigen', shrinkage=None)

    # 训练模型
    lda.fit(X_train, y_train)

    # 进行预测
    y_pred = lda.predict(X_test)

    # 计算准确率
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

    # 将准确率添加到列表中
    accs.append(acc)

最后，我们计算平均准确率并输出结果：

# 计算平均准确率
mean_acc = sum(accs) / len(accs)
print('Classification accuracy:', mean_acc)

上述代码中，我们将 solver 设为 'eigen'，表示使用特征值分解方法，shrinkage 设为 None，表示不使用压缩估计。根据实际情况，我们还可以调整这些参数，以获得更好的模型性能。