K折交叉验证python代码
时间: 2023-10-12 19:18:48 浏览: 29
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。
相关问题
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:
```python
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。
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:
```python
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)
```
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