构建交叉验证数据集python代码并进行交叉验证并画图展示

可以使用Scikit-learn库中的cross_validate函数来构建交叉验证数据集，并进行交叉验证。同时，可以使用Matplotlib库来绘制交叉验证结果的图表展示。下面是示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_classes=2, random_state=42)
 
# 定义分类器
clf = LogisticRegression()
 
# 构建交叉验证数据集，并进行交叉验证
cv_results = cross_validate(clf, X, y, cv=5)
 
# 输出交叉验证结果
print(cv_results['test_score'])
 
# 绘制交叉验证结果图表展示
plt.plot(cv_results['test_score'])
plt.xlabel('Fold')
plt.ylabel('Test Score')
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个二分类的数据集，并使用逻辑回归算法作为分类器。使用cross_validate函数对数据集进行5折交叉验证，并将结果打印出来，并且通过Matplotlib库绘制了相应的图表展示。