获得验证的结果代码怎么写

在K折交叉验证中，通常会使用训练集进行模型训练，并使用验证集进行模型评估。在每一轮交叉验证结束后，我们可以通过计算模型在验证集上的预测准确率或其他指标来得到该轮的评估结果。

以下是一个使用Keras进行K折交叉验证的示例代码，其中包括了获得验证结果的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
import numpy as np

# 构建模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 导入数据
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 定义K折交叉验证迭代器
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
cv_scores = []

# 对每一次交叉验证进行模型训练和评估
for train, test in kfold.split(X, Y):
    model = create_model()
    model.fit(X[train], Y[train], epochs=150, batch_size=10, verbose=0)
    scores = model.evaluate(X[test], Y[test], verbose=0)
    cv_scores.append(scores[1] * 100)

# 输出K折交叉验证的平均准确率和标准差
print('Accuracy: %.2f%% (+/- %.2f%%)' % (np.mean(cv_scores), np.std(cv_scores)))

在上述代码中，我们使用了`StratifiedKFold`类来进行K折交叉验证，其中`n_splits`参数表示将数据集分成几份，`shuffle`参数表示是否进行随机化，`random_state`参数表示随机种子。

在每一轮交叉验证中，我们首先定义了一个模型`model`，然后在训练集上训练该模型，最后在验证集上评估模型的表现，并将评估结果的准确率保存在`cv_scores`列表中。

最后，我们可以通过计算`cv_scores`列表的平均值和标准差来得到K折交叉验证的平均准确率和波动程度。