k折交叉验证python代码

以下是k折交叉验证的Python代码示例：

from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

# 创建训练数据集
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 2, 3])

# 定义k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=2)

# 打印每一折的训练和测试数据集
for train_index, test_index in kf.split(X):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

在上面的示例中，我们将数据集分割成2折，因此输出如下：

TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]

其中，第一折的训练数据集为X[2, 3]，测试数据集为X[0, 1]；第二折的训练数据集为X[0, 1]，测试数据集为X[2, 3]。你可以根据需要更改分割的折数，以适应不同的数据集和模型。

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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 StratifiedKFold

k = 5 # K 值
skf = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True)

for fold, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X, y)):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 在这里进行模型训练和测试
    # ...

这段代码使用了 scikit-learn 中的 `StratifiedKFold` 方法，将数据集分成了 K 个部分，每次使用其中的一部分作为测试集，其余部分作为训练集，进行模型训练和测试。

连续变量回归的k折交叉验证python代码

连续变量回归的k折交叉验证是一种常用的模型评估方法，可以用于评估回归模型的性能。下面是一个使用Python进行连续变量回归的k折交叉验证的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设有一组特征X和目标变量y
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([3, 5, 7, 9])

# 定义k折交叉验证的折数
k = 5

# 初始化模型和评估指标
model = LinearRegression()
mse_scores = []

# 进行k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=k)
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]
    
    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 预测并计算均方误差
    y_pred = model.predict(X_test)
    mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
    
    # 将均方误差添加到列表中
    mse_scores.append(mse)

# 计算平均均方误差
mean_mse = np.mean(mse_scores)

# 输出结果
print("Mean Squared Error:", mean_mse)