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。