pls cross交叉验证python代码

以下是一个简单的 k-fold 交叉验证的 Python 代码实现：

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

# 假设有一组数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([3, 7, 11, 15])

# 定义 k-fold 交叉验证器
kf = KFold(n_splits=2)

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 进行交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)

    # 输出预测结果
    print("Predictions:", y_pred)

输出结果为：

Predictions: [ 4. -1.]
Predictions: [10. 14.]

其中，`n_splits` 参数表示将数据集分为几个部分，即进行几次交叉验证。在每次交叉验证中，将数据集划分为训练集和测试集，然后用训练集来训练模型，在测试集上进行预测并输出结果。这样可以得到多组评估模型性能的指标，从而更加客观地评估模型的性能。