十折交叉验证将数据集分成训练集与测试集，怎么每次单独训练

十折交叉验证将数据集分成十份，每次取其中一份作为测试集，剩下的九份作为训练集。那么，在每次单独训练时，你需要用这九份训练集训练模型，再用剩下的一份测试集来测试模型的性能。这个过程需要重复十次，每次选取不同的测试集，这样可以保证所有数据都被用于训练和测试，且每个数据点都被测试过一次。最后，将十次的测试结果取平均值来评估模型的性能。

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十折交叉验证将数据集分成训练集与测试集，怎么每次单独调用训练集

在十折交叉验证中，数据集会被划分为10个子集，每次使用其中9个子集作为训练集，1个子集作为测试集。如果你想每次单独调用训练集，可以使用`KFold`函数的`split()`方法，该方法返回一个生成器，可以通过遍历该生成器得到每个子集的索引，然后根据索引将其作为训练集。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])

kf = KFold(n_splits=10)

for train_index, _ in kf.split(X):
    X_train = X[train_index]
    y_train = y[train_index]
    # 在这里进行模型的训练

在上述代码中，我们使用`KFold`函数将数据集`X`和标签`y`划分为10个子集进行十折交叉验证，然后通过遍历生成器，得到每个子集的索引，即训练集的索引，最后根据该索引将训练集单独调用出来进行模型的训练。

交叉验证将数据集分成训练集与测试集，怎么单独调用训练集

在交叉验证过程中，数据集会被划分为k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，1个子集作为测试集。如果你想单独调用训练集，可以使用交叉验证函数的`split()`方法，该方法返回一个生成器，可以通过遍历该生成器得到每个子集的索引，然后根据索引将其作为训练集。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

kf = KFold(n_splits=2)
train_index, _ = next(kf.split(X))

X_train = X[train_index]
y_train = y[train_index]

在上述代码中，我们使用`KFold`函数将数据集`X`和标签`y`划分为2个子集进行交叉验证，然后通过`next(kf.split(X))`得到第一个子集的索引，即训练集的索引，最后根据该索引将训练集单独调用出来。