关于fasttext的k折交叉验证得到模型准确度的代码

以下是使用Python中的scikit-learn库实现fasttext k折交叉验证的示例代码：

import fasttext
from sklearn.model_selection import KFold

# 读取训练数据
train_data = "train.txt"
data = open(train_data, "r").readlines()

# 设置fasttext训练参数
params = {"lr": 0.1,
          "dim": 100,
          "epoch": 25,
          "wordNgrams": 2}

# 设置k折交叉验证参数
k = 5
kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=42)

# 初始化变量
acc_list = []
i = 1

# k折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(data):
    print("Processing fold %d" % i)

    # 划分训练集和测试集
    train_data_fold = [data[j] for j in train_index]
    test_data_fold = [data[j] for j in test_index]

    # 训练fasttext模型
    model = fasttext.train_supervised(train_data_fold, **params)

    # 在测试集上进行验证
    result = model.test(test_data_fold)

    # 输出结果
    acc_list.append(result[1])
    print("Accuracy:", result[1])

    i += 1

# 输出交叉验证的平均准确度
print("Average accuracy: %.2f%%" % (sum(acc_list) / len(acc_list)))

在上面的代码中，我们先读取训练数据，并设置fasttext训练参数和k折交叉验证参数。然后使用KFold函数进行k折交叉验证，训练模型，并在测试集上进行验证。最后，将每一次交叉验证的准确度保存在一个列表中，并输出交叉验证的平均准确度。