任务描述 能够独立完成k折交叉验证的代码实现 比较不同模型对k折交叉验证的影响 比较k折交叉验证每一轮的结果 探究k折交叉验证中k的选择对结果的影响

在机器学习中，k折交叉验证是一种评估模型性能的有效方法，它将数据集分成k份，每次用其中一份作为测试集，其余k-1份作为训练集，如此轮换k次，最终取所有k次的平均成绩作为模型的评估指标。下面是一个简单的Python代码片段，使用scikit-learn库来演示如何独立完成k折交叉验证，并比较不同模型的效果：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, LinearRegression
from sklearn.svm import SVC
# 假设我们有三个模型：Logistic Regression, Linear Regression, 和 SVM

def run_kfold_cross_validation(model, X, y, k=5):
    kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True)
    scores = []
    
    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]
        
        # 训练模型并计算得分
        model.fit(X_train, y_train)
        score = model.score(X_test, y_test)
        scores.append(score)
    
    mean_score = np.mean(scores)
    std_score = np.std(scores)
    return mean_score, std_score

# 示例：比较三种模型
models = [LogisticRegression(), LinearRegression(), SVC()]
for model in models:
    mean_scores, std_scores = run_kfold_cross_validation(model, X, y, k=5)
    print(f"Model: {model.__class__.__name__}")
    print(f"Mean Score: {mean_scores}, Standard Deviation: {std_scores}")