随机森林模型十折交叉验证代码实现

下面是随机森林模型十折交叉验证的代码实现：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
import numpy as np

# 加载数据
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

# 定义随机森林模型
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)

# 定义十折交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

# 进行交叉验证
scores = cross_val_score(rf, X, y, cv=kf)

# 输出交叉验证结果
print('十折交叉验证结果：', scores)
print('平均准确率：', np.mean(scores))