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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k折交叉验证python代码

以下是一个简单的 k 折交叉验证的 Python 代码示例：

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

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)

# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()

# 创建一个 k 折交叉验证对象
kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)

# 对模型进行 k 折交叉验证
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold)

# 输出 k 折交叉验证的结果
print("Cross-validation scores: {}".format(scores))
print("Average cross-validation score: {:.2f}".format(scores.mean()))

在此示例中，我们首先生成了一些随机数据，并创建了一个线性回归模型。然后，我们使用 `KFold` 对象创建了一个 k 折交叉验证对象，并使用 `cross_val_score` 函数对模型进行了 k 折交叉验证。最后，我们打印了 k 折交叉验证的结果。

K折交叉验证python代码

下面是使用 scikit-learn 库进行 K 折交叉验证的代码示例：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义 K 折交叉验证器
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 进行 K 折交叉验证
score_list = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 获取训练集和测试集
    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)
    
    # 评估模型
    score = model.score(X_test, y_test)
    score_list.append(score)

# 计算平均得分和标准差
mean_score = np.mean(score_list)
std_score = np.std(score_list)
print("Mean score:", mean_score)
print("Std score:", std_score)

在上面的代码中，我们使用 `load_iris()` 加载了一个经典的鸢尾花数据集，并使用 `KFold` 定义了一个 5 折交叉验证器。然后，我们定义了一个逻辑回归模型，并在 K 折交叉验证过程中对模型进行了训练和评估。最后，我们计算了所有折的得分的平均值和标准差。你可以根据实际情况修改代码，进行 K 折交叉验证。