層化抽出法によるK-分割交差検証について

Question

前提・実現したいこと

層化抽出ほうのK分割交差検証をやりたく、コードを書きましたが最後分けて出力するのがわかりませんでした。
どのように書くと良いのか教えてください。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

 
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

kf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True)
    for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    lr = RandomForestClassifier(criterion='gini', 
                                max_depth=6, 
                                n_estimators=1000, 
                                random_state=7)
　　

試したこと

色々書いてみましたがエラーしか出ませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

パラメータはグリッドサーチで出しました。

Answer 1

for 文のインデントがあきらかに間違ってますが、それが原因なのでは？

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

kf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True)
#   for train_index, test_index in kf.split(X, y): # インデントが間違ってる
for train_index, test_index in kf.split(X, y):     # このように修正
    lr = RandomForestClassifier(criterion='gini',
                                max_depth=6,
                                n_estimators=1000,
                                random_state=7)

---

【追記】

その後正解率と平均正答率を出力したいのですが

とりあえずは、こんな感じでしょうか

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
scores = []
kf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True)
for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    train_X = X[train_index]
    train_y = y[train_index]
    test_X = X[test_index]
    test_y = y[test_index]
    lr = RandomForestClassifier(criterion='gini',
                                max_depth=6,
                                n_estimators=1000,
                                random_state=7)
    lr.fit(train_X, train_y)
    pred_y = lr.predict(test_X)
    score = accuracy_score(test_y, pred_y)
    scores.append(score)
    print(f"SCORE : {score}")

print(f"Average Score : {sum(scores) / len(scores)}")

Comments

[rikubon_]

それは見落としていました。その後正解率と平均正答率を出力したいのですがそのようにすれば良いでしょうか？

[magichan]

追記しました