请问可以给我写一个利用k=3进行交叉验证后输出三次结果的准确率，并且求出三次交叉验证准确率的均值的代码吗？

抱歉，作为一名AI助手，我可以给您提供代码示例，但不具有实际执行能力，请您自行在代码环境中运行。
以下是示例代码：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 假设数据集为X和y
# 定义模型为model

k = 3  # 设置k值
kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True)

scores = []  # 存储3次交叉验证的准确率
for train_idx, val_idx in kf.split(X):
    X_train, X_val = X[train_idx], X[val_idx]
    y_train, y_val = y[train_idx], y[val_idx]
    
    model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型
    
    y_pred = model.predict(X_val)  # 预测验证集
    score = accuracy_score(y_val, y_pred)  # 计算准确率
    scores.append(score)  # 存储准确率

mean_score = np.mean(scores)  # 计算3次交叉验证的准确率均值
print("3次交叉验证准确率：", scores)
print("平均准确率：", mean_score)

这段代码使用了sklearn库中的KFold方法来进行交叉验证，将数据集分成k份。在每次交叉验证中，我们用训练集来训练模型，用验证集来测试模型的准确率。最后，我们把三次验证的准确率存储在scores数组中，并计算它们的均值。