python 实现k折交叉验证

k折交叉验证原理:

k折交叉验证是将数据分为k份，选取其中的k-1份为训练数据，剩余的一份为测试数据。k份数据循环做测试集进行测试。此原理适用于数据量小的数据。

# k-折交叉验证（此处设置k=10）
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import KFoldiris = datasets.load_iris()
data, target = iris.data, iris.targetkf = KFold(n_splits = 10, shuffle=True, random_state=0)    # 10折for train_index, test_index in kf.split(data):     # 将数据划分为k折train_data = data[train_index]   # 选取的训练集数据下标test = data[test_index]          # 选取的测试集数据下标

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