那我如何使用3、7折的交叉验证呢

使用 scikit-learn 库中的 KFold 函数可以轻松实现 k 折交叉验证。设置参数 n_splits 为 k 即可。对于 3、7 折交叉验证，只需要将 n_splits 参数设置为 3 或 7 即可。下面是一个使用 3 折交叉验证的示例代码：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 创建数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 创建 3 折交叉验证
kf = KFold(n_splits=3)

# 进行交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

上述代码中，我们首先创建了一个包含 6 个数据样本的数据集 X 和对应的标签 y。然后，我们使用 KFold 函数创建了一个 3 折交叉验证的对象 kf。最后，我们使用 kf.split(X) 函数对数据集进行划分，并在 for 循环中遍历了每一组训练集和测试集的索引。在每次循环中，我们都打印了训练集和测试集的索引，并将其划分出来。