留一交叉验证python

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的技术，它可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现交叉验证。下面是一个简单的例子：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, boston.data, boston.target, cv=5)

# 打印交叉验证得分
print(scores)

在这个例子中，我们加载了波士顿房价数据集，并创建了一个线性回归模型。然后，我们使用`cross_val_score`函数来进行交叉验证，其中`cv`参数表示拆分数据集的折数。最后，我们打印交叉验证得分。

需要注意的是，交叉验证只是一种评估模型性能的技术，它不能改善模型的性能。如果发现模型的性能不够好，需要重新调整模型参数或使用其他算法来提高模型性能。