K折交叉验证法在Python中的实现方法步骤
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简介：
本文章详细介绍了如何使用Python编程语言实施K折交叉验证法，提供具体的方法和步骤指导。
学习器在测试集上的误差通常被称为“泛化误差”。为了得到这一误差，首先需要将数据集划分为训练集和测试集。常见的划分方法包括k折交叉验证法和自助法。这里展示的是使用Python实现的2折交叉验证示例：
```python
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 3], [3, 5]])
Y = np.array([1, 2, 3, 4])
KF = KFold(n_splits=2) # 建立2折交叉验证方法
```
这里使用了`sklearn.model_selection.KFold`函数，可以通过调整参数来改变数据划分的方式。
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