题解|交叉验证数据拆分

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，它通过将数据集分为训练集和测试集，来评估模型的性能。 其目的在于评估模型在不同数据集上的表现，以确保模型的泛化能力；并且在数据量较少时，可以有效地评估模型的性能。

本题中要求了将数据集分为k折，并且要求了随机种子，但是只需要在采样之前进行一次随机打乱即可。

标准代码如下

def cross_validation_split(data, k, seed=42):
    np.random.seed(seed)
    np.random.shuffle(data)

    n, m = data.shape
    sub_size = int(np.ceil(n / k))
    id_s = np.arange(0, n, sub_size)
    id_e = id_s + sub_size
    if id_e[-1] > n: id_e[-1] = n

    return [[np.concatenate([data[: id_s[i]], data[id_e[i]:]], axis=0).tolist(), data[id_s[i]: id_e[i]].tolist()] for i in range(k)]