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。

为了使用 Fisher 线性判别分析构建模型，我们首先需要将 pendigits.csv 文件导入到 Python 中，并将数据集拆分成特征变量和目标变量。

下面是导入数据并拆分特征变量和目标变量的代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('pendigits.csv', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

一旦我们有了特征变量 X 和目标变量 y，我们可以使用 scikit-learn 库中的 FisherLDAClassifier 函数将 Fisher 线性判别分析算法应用于其上。

下面是一个示例代码，其中使用了 10 折交叉验证来评估模型的准确性：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
accuracies = []

for train_idx, test_idx in kfold.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]

    lda = LinearDiscriminantAnalysis()
    lda.fit(X_train, y_train)

    y_pred = lda.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

    accuracies.append(acc)

print(f'Average accuracy: {np.mean(accuracies):.2f}')

这个代码运行起来需要一些时间，因为要进行 10 次交叉验证，并对每次验证计算模型的分数。最后，我们可以计算所有 10 折交叉验证的分数的平均值，这个数字就是我们对模型的最终评价。