交叉验证将数据集分成训练集与测试集，怎么单独调用训练集

在交叉验证过程中，数据集会被划分为k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，1个子集作为测试集。如果你想单独调用训练集，可以使用交叉验证函数的`split()`方法，该方法返回一个生成器，可以通过遍历该生成器得到每个子集的索引，然后根据索引将其作为训练集。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

kf = KFold(n_splits=2)
train_index, _ = next(kf.split(X))

X_train = X[train_index]
y_train = y[train_index]

在上述代码中，我们使用`KFold`函数将数据集`X`和标签`y`划分为2个子集进行交叉验证，然后通过`next(kf.split(X))`得到第一个子集的索引，即训练集的索引，最后根据该索引将训练集单独调用出来。

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十折交叉验证将数据集分成训练集与测试集，怎么每次单独调用训练集

在十折交叉验证中，数据集会被划分为10个子集，每次使用其中9个子集作为训练集，1个子集作为测试集。如果你想每次单独调用训练集，可以使用`KFold`函数的`split()`方法，该方法返回一个生成器，可以通过遍历该生成器得到每个子集的索引，然后根据索引将其作为训练集。示例代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]])
y = np.array([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])

kf = KFold(n_splits=10)

for train_index, _ in kf.split(X):
    X_train = X[train_index]
    y_train = y[train_index]
    # 在这里进行模型的训练

在上述代码中，我们使用`KFold`函数将数据集`X`和标签`y`划分为10个子集进行十折交叉验证，然后通过遍历生成器，得到每个子集的索引，即训练集的索引，最后根据该索引将训练集单独调用出来进行模型的训练。

sklearn 分割训练集 验证集和测试集

在使用 sklearn 进行机器学习建模时，一般需要将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分。训练集用于训练模型，验证集用于调参和评估模型的性能，测试集用于最终评估模型的泛化性能。sklearn 提供了多种用于分割数据集的函数和类，包括 train_test_split、StratifiedShuffleSplit、KFold 等。

下面以 train_test_split 为例，介绍如何使用 sklearn 分割训练集、验证集和测试集。

首先，导入需要的库和数据集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

然后，调用 train_test_split 函数进行分割，指定参数 test_size 和 random_state：

X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

这里将数据集分成了训练集 + 验证集和测试集两部分，其中训练集 + 验证集占原始数据集的 80%，测试集占 20%。random_state 参数用于设置随机种子，确保每次运行代码得到的分割结果一致。

接着，再将训练集 + 验证集分成训练集和验证集两部分：

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, test_size=0.25, random_state=42)

这里将训练集 + 验证集再次分成了训练集和验证集，其中训练集占训练集 + 验证集的 75%，验证集占 25%。

最后，可以查看数据集的大小：

print("训练集大小：", X_train.shape[0])
print("验证集大小：", X_val.shape[0])
print("测试集大小：", X_test.shape[0])

输出结果为：

训练集大小： 90
验证集大小： 30
测试集大小： 30

这样就完成了 sklearn 分割训练集、验证集和测试集的操作。