核心代码（交叉验证）

这里根据自己的数据填充：

x_train_std：正则化后的训练的 X
y_train：训练的 Y

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.model_selection import cross_validatedef linear_score(true_value, predict):predict[predict < 0.5] = 0predict[predict > 0.5] = 1return predict[predict == true_value].size / predict.sizeliner_model = LinearRegression()
scoring = {'linear_score': make_scorer(linear_score, greater_is_better=True)
}
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=0)
cv_cross = cross_validate(liner_model, x_train_std, y_train, cv=kfold, scoring=scoring)print(cv_cross['test_linear_score'].mean()) # 交叉验证的均值
print(cv_cross['test_linear_score'].std()) # 交叉验证的方差

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