五个输入一个输出的数据集，应用k折交叉验证的线性回归问题的Python代码

这里提供一个示例代码，假设数据集为X和y，其中X的形状为(n_samples, 5)，y的形状为(n_samples, 1)，k为交叉验证的折数：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 创建k折交叉验证器
kfold = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=42)

# 初始化结果列表
scores = []

# 进行交叉验证
for train_idx, test_idx in kfold.split(X):
    # 获取训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
    
    # 训练模型并预测测试集
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算得分并添加到列表中
    score = model.score(X_test, y_test)
    scores.append(score)

# 输出平均得分
print("平均得分:", np.mean(scores))

在这个示例代码中，我们使用了Scikit-learn库的LinearRegression类来创建线性回归模型，并使用KFold类来创建k折交叉验证器。然后，我们使用split方法将数据集分成训练集和测试集，并使用fit方法训练模型。最后，我们使用score方法计算得分，并将其添加到分数列表中。在交叉验证完成后，我们计算平均得分并输出结果。