Python实现K折交叉验证

K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，用于估计机器学习模型的性能。在K折交叉验证中，我们将数据集分成K个子集，然后依次选取其中一个子集作为验证集，其余的K-1个子集作为训练集，重复K次。最后，将K次评估结果的平均值作为模型的性能指标。在本文中，我们将使用Python实现K折交叉验证的过程。

首先，我们需要引入必要的库和模块。我们将使用scikit-learn库中的KFold类来实现K折交叉验证，并使用一个简单的分类模型作为示例。

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
from skl