Sklearn и Cross_val_scores: Можем ли мы использовать его для перекрестной проверки Leave-One-Out? ⇐ Python

[Anonymous]

Я пишу цикл, где мне нужно выполнить перекрестную проверку K-сбала на 1000 записей. Значение k изменяется на каждой итерации в цикле, и оно может иметь значение 1000. Однако при попытке сделать перекрестную проверку (то есть k = #Entries = 1000) я получаю следующую ошибку: < /p>

valueError: все n_groups для отдельных классов меньше n_splits = 1000. < /em> < /p>

test = [..., ..., 1000]
для n в тесте: < /p>

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
scores = cross_val_score(knn, X_train, y_train, cv=n, scoring='accuracy')
< /code>

Помните, что x_train и y_train имеют 1000 строк и являются массивами Numpy.
Я знаю, что есть конкретные методы для туалета, но мне интересно, может ли быть Способ использовать ту же функцию, чтобы избежать вставки IF в цикл.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/465 ... validation