假设在KNN中折叠值为N，我们需要将数组分成N等份，并且在每次折叠值的迭代中，需要以这样的方式分割训练和测试数据：

例如：折叠值为5
1. 在第一次迭代中，将最后一个，即第5部分作为测试数据，其余作为训练数据
2. 在第二次迭代中，将倒数第二个，即第4部分作为测试数据，其余作为训练数据
3. 在第三次迭代中，将倒数第三个，即第3部分作为测试数据，其余作为训练数据
... 依此类推
5. 在第五次迭代中，将第一个，即第1部分作为测试数据，其余作为训练数据

我们如何在Python中实现这一点？你能解释一下吗？

回答：

我认为你需要使用KFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

# 你可以在这里声明分割的数量
kfold = model_selection.KFold(n_splits=5, random_state=42)
# 你的模型在这里。模型 = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='ball_tree')
# 这将使你的模型拟合5次，使用1/5作为测试数据，4/5作为训练数据
results = model_selection.cross_val_score(model, X_train,  y_train, cv=kfold)