pycharm：K折交叉验证，样本点跟新

在进行K折交叉验证时，我们通常需要将数据集分成K个互不重叠的子集，其中K-1个子集用于训练模型，剩下的一个子集用于测试模型性能。如果需要更新样本点，可以在每次交叉验证之前重新随机划分数据集，或者使用滚动窗口的方法进行交叉验证。

下面是在PyCharm中使用K折交叉验证进行模型训练和测试的示例代码：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
data = load_boston()
X = data.data
y = data.target

# 定义K折交叉验证器
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=123)

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 进行K折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 获取训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

    # 训练模型
    model.fit(X_train, y_train)

    # 测试模型
    score = model.score(X_test, y_test)

    # 输出结果
    print("Test score: {:.2f}".format(score))

在这个代码中，我们首先加载了波士顿房价数据集，并定义了一个K折交叉验证器kf，其中n_splits参数指定了折数，shuffle参数指定了是否打乱数据集，random_state参数指定了随机种子。然后定义了一个线性回归模型model，并在每个交叉验证的循环中获取训练集和测试集，训练模型并测试模型性能。最后输出测试得分。