Python 中的示例 k 折交叉验证答案

【问题标题】：Sample k-fold cross validation in PythonPython 中的示例 k 折交叉验证
【发布时间】：2018-02-26 11:26:31
【问题描述】：

我想在 Python 中测试 k-fold (k=3) 交叉验证

我从网上得到这个代码

import nltk # needed for Naive-Bayes
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold

# data is an array with our already pre-processed dataset examples
kf = KFold(n_splits=3)
sum = 0
for train, test in kf.split(data):
    train_data = np.array(data)[train]
    test_data = np.array(data)[test]
    classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_data)
    sum += nltk.classify.accuracy(classifier, test_data)
average = sum/3

并添加：

data = [10, 20, 30, 40, 50]

错误结果：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/david/PycharmProjects/iranian-01/pandas_test.py", line 12, in <module>
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_data)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/nltk/classify/naivebayes.py", line 194, in train
for featureset, label in labeled_featuresets:
TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable

请帮我解决这个问题

【问题讨论】：

data 是一个数组，你把它改成了一个元组。为什么？
ٍ修改为：data = [10, 20, 30, 40, 50]
但我还是有错误
你可以改正吗？
你的数据是一个 1x5 数组。你需要一个 nsamples x ndimensions 矩阵

标签： python scikit-learn cross-validation

【解决方案1】：

您应该在训练和测试之前拟合您的数据。即您将对这些数据进行 3 折交叉验证

data = [10, 20, 30, 40, 50]

所以，编译器拆分时结果将是一个浮点数。我建议您使用 numpy 而不是 Python 纯数组，以便能够使用此库中的预定义函数。

【讨论】：