机器学习交叉验证红酒

机器学习中的交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法。在红酒数据集中，可以使用StratifiedKFold（分层交叉验证）来进行交叉验证。首先，导入所需的库，例如from sklearn.model_selection import cross_val_score, StratifiedKFold。然后，通过调用cross_val_score函数，传入要评估的模型和数据集，例如cross_val_score(svc, wine.data, wine.target)。这样就可以得到交叉验证的得分。