Как разделить массив на основе входного значения, используя python

Question

У нас есть допустимое значение сгиба в KNN, равное N, нам нужно разделить массив на N равной части, и для каждой итерации значения сгиба нам нужно разделить поезд и проверить таким образом, чтобы

example :
fold is 5
1. In First iteration It Consider last means 5th part as test data and rest train data
2. In Second iteration It Consider second last means 4th part as test data and rest train data
3. In third iteration It Consider third last means 3rd part as test data and rest train data
... so on
5. In  Firth iteration It Consider first means 1st part as test data and rest train data

Как мы можем достичь этого в Python Не могли бы вы объяснить это.

Answer 1

Я думаю, вам нужен KFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

# you can declare number of splits here
kfold = model_selection.KFold(n_splits=5, random_state=42)
# your model goes here. 
model = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree')
# this will fit your model 5 times and use 1/5 as test data and 4/5 as training data
results = model_selection.cross_val_score(model, X_train,  y_train, cv=kfold)