python实现jacknife交叉验证

留一法是指只使用原样本中的一个样本作为验证集，其他数据作为训练集。本质上，留一法与 Jackknife 并无区别。因此下面给出jacknife（刀切法、留一法）的实现代码。

理论解释：
Jackknife 方法由 Quenouille(1949) 提出，并由 Tukey(1958) 创造了 Jackkife 这一术语。Jackknife 是一种再抽样方法，其原始动机是「降低估计的偏差」。
具体来看，对于未知分布的总体，从中抽取样本容量为N的样本，以样本统计量a来估计总体参数A会产生一定误差，尤其在小样本的情况下。为解决这样一个问题，可以将从原样本切去第 i个个体后计算得到的统计量记为xi (也就是去除某一个xi后，用剩余的X作为训练集，将xi作为验证集）。

具体代码如下：

    prediction_list=[]real_list=[]####LOOCVloo = LeaveOneOut()  # 构建 留一法loo.get_n_splits(x_data)for train_index, test_index in loo.split(x_data):X_train, X_test = x_data[train_index], x_data[test_index]y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index]knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1).fit(X_train, y_train)predicted_y = knn.predict(X_test)prediction_list.append(predicted_y)real_list.append(y_test)

上面就实现一个KNN分类的留一法过程，其它都是相似的过程，只要稍作修改就可以得到应用。

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