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我正在尝试使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我想使用 KFold 交叉验证进行数据训练和测试。我是新手，我真的不明白该怎么做。

我已经在单独的代码中尝试过 KFold 交叉验证和 CNN。而且我不知道如何将其结合起来。

我使用 iris_data.csv 和 3 个类作为输入示例。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.svm import SVR

dataset = pd.read_csv('iris_data.csv')

x = dataset.iloc[:,0:3]
y = dataset.iloc[:, 4]

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
x = scaler.fit_transform(x)

cv = KFold(n_splits=10, shuffle=False)
for train_index, test_index in cv.split(x):
    print("Train Index: ", train_index, "\n")
    print("Test Index: ", test_index)

    x_train, x_test, y_train, y_test = x[train_index], x[test_index], y[train_index], y[test_index]

这里是 CNN 代码示例。

import …