我目前正在尝试使用线性回归实现交叉验证。线性回归可以正常工作，但是当我尝试进行交叉验证时，我得到了以下错误：

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

这个错误出现在我的代码的第5行。

这是我的代码：

for train_index, test_index in kf.split(X):    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]    linreg.fit(X_train, Y_train)    # p = np.array([linreg.predict(xi) for xi in x[test]])    p = linreg.predict(X_test)    e = p-Y_test    xval_err += np.dot(e,e)rmse_10cv = np.sqrt(xval_err/len(X_train))

请问有人可以帮助我解决这个问题吗？

提前感谢！

回答：

你的代码中有一些问题。

在第5行，Y_train 没有定义。我认为你想要的是小写的 y_train。

同样地，第8行你应该使用 e = p-y_test。

在 rmse_10cv = np.sqrt(xval_err/len(X_train)) 中，X_train 是在循环内部定义的，所以它会取循环最后一次迭代的值。请注意输出中每次折叠的训练索引，以确保 X_train 的长度始终相同，否则你的 rmse_10cv 计算将无效。

我按照我描述的修复方法运行了你的代码，并在循环前添加了以下内容：

我没有遇到任何错误。