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In [1]:

from sklearn.datasets import load\_iris
from sklearn.cross\_validation import train\_test\_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics

In [2]:

# read in the iris data
iris = load\_iris()

X = iris.data
y = iris.target

In [3]:

for i in xrange(1,5):
    print "random\_state is ", i,", and accuracy score is:"
    X\_train, X\_test, y\_train, y\_test = train\_test\_split(X, y, random\_state=i)

    knn = KNeighborsClassifier(n\_neighbors=5)
    knn.fit(X\_train, y\_train)
    y\_pred = knn.predict(X\_test)
    print metrics.accuracy\_score(y\_test, y\_pred)

random_state is  1 , and accuracy score is:
1.0
random_state is  2 , and accuracy score is:
1.0
random_state is  3 , and accuracy score is:
0.947368421053
random_state is  4 , and accuracy score is:
0.973684210526

上面的测试准确率可以看出，不同的训练集、测试集分割的方法导致其准确率不同，而交叉验证的基本思想是：将数据集进行一系列分割，生成一组不同的训练测试集，然后分别训练模型并计算测试准确率，最后对结果进行平均处理。这样来有效降低测试准确率的差异。

2. K折交叉验证

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