sklearn 实现机器学习的5折交叉验证

当通过小样本训练机器学习模型时，为了更加准确的评价机器学习模型，可以采用k折交叉验证方法

1.读取训练数据

mldata_x = data[['学科A','学科B','学科C','学科D']]
mldata_y = data[['学业成败']]

2.进入5折交叉验证方法

from sklearn.model_selection import cross_val_score
nb=GaussianNB()
score=cross_val_score(nb,mldata_x,mldata_y,cv=5,scoring='accuracy')#5折：交叉验证

print ('平均准确率',score.mean())
print ('每则准确率',score)

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