10折交叉验证python代码

以下是10折交叉验证的Python代码示例：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

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

kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True)

for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    clf = svm.SVC(kernel='linear')
    clf.fit(X_train, y_train)
    print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

首先，我们从sklearn中导入KFold类和datasets模块。从数据集中加载数据并将其分为特征(X)和标签(y)两部分。

然后，我们定义了一个10折交叉验证器，并使用split()函数将数据集划分为训练集和测试集。在每次迭代中，我们从训练集中训练一个支持向量机分类器，并评估其在测试集上的性能。

最后，我们打印出每次迭代的准确率。

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python 10折交叉验证的随机森林回归代码

下面是一个基于 scikit-learn 库实现的 10 折交叉验证的随机森林回归的 Python 代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 加载数据，假设 X 和 y 分别为特征和目标变量
X = np.load('features.npy')
y = np.load('targets.npy')

# 定义随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10)

# 进行 10 折交叉验证，并输出平均得分
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10)
print("Mean R2 score:", np.mean(scores))

其中，`RandomForestRegressor` 是 scikit-learn 中实现随机森林回归的类，`n_estimators` 和 `max_depth` 分别是随机森林模型中决策树的数量和深度。`cross_val_score` 函数是用于对模型进行 k 折交叉验证的函数，其中 `cv` 参数指定了交叉验证的折数。代码中的输出结果是 10 折交叉验证的 R2 得分的平均值。