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  3. Python 中的模型验证
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道练习

scikit-learn 的 KFold()

您刚刚运行了一位同事的代码，该代码训练了一个随机森林模型并计算了样本外准确率。您注意到同事的代码没有设置随机种子，结果您发现的错误与同事报告的完全不同。

为了更好地估计这个随机森林模型在新数据上的准确率，您决定生成一些用于 KFold 交叉验证的索引。

说明

100 XP
  • 调用 KFold() 方法，设置为 5 折划分、启用洗牌，并将随机种子设为 1111。
  • 对 X 使用 KFold 的 split() 方法。
  • 打印训练索引列表和验证索引列表中索引的数量。