问题描述
＃培训数据位于一个名为train.csv的CSV文件中 df = pd.read_csv（“ train.csv”）
#we create a new column called kfold and fill it with -1
df[“kfold”]=-1
#the next step is to randomize the rows of the data
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
#initiate the kfold class from model_selection module
kf = model_selection.KFold(n_splits=5)
#fill the new kfold column
for fold,(trn_,val_) in enumerate(kf.split(X=df)):
df.loc[val_,‘kfold’] = fold
解决方法
对于给定的代码，kf。split（X = df）方法将'df'数据帧作为输入，并将df数据帧的索引拆分为训练集和测试集。 split（）方法以元组（trn_，val_）的形式返回索引列表，一个索引用于训练集，另一个用于测试集。此外，split（）方法被包装在enumerate（）方法中，该方法充当可迭代split（）的计数器，并返回枚举对象。由于split（）方法将返回5折，因此枚举索引的范围为0-4，表示第i折。因此，“ enumerate（kf.split（X = df））”语句返回“ fold，（trn_，val _）”。
对于split（）方法中返回的每个枚举对象，该对象均包含计数器索引（fold）以及训练索引和测试索引（trn_，val_）的元组，索引（fold）被指定为' kfold”列，其中行位于“ val_”索引列表中。
这意味着“ kfold”列的值是相应行/样本被指定为验证样本的第i折。例如，如果df.loc [0，'kfold'] = 2，则意味着当fold = 2时，将df数据帧的第0行样本分配为验证集的一部分。