先說個結論：使用numpy和pandas都可方便的使用sklearn的交叉驗證函數cross_validation_score，但是pandas更好，可以用於更多的適應情況，比如自己寫評估函數等。
一、numpy版本
# np.loadtxt讀取label.csv（跳過表頭），作爲tmp_data
tmp_data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=',', skiprows=1).astype(float)
如果你想提取一個同等列寬的表頭，可以像下面這樣做，但是我還沒想到這樣能做什麼。所以，看看就好，下面與它無關。
# 提取表頭
headLine = ["Unnamed"]
headLine.extend(pd.read_csv("data.csv", index_col=[0]).columns.tolist())
print(f"headLine:{headLine}")
此時打亂數據集比較隨便，np.random.shuffle、sklearn.utils.shuffle都可以。
# 打亂數據集
from sklearn import utils
tmp_data = utils.shuffle(tmp_data)
print(f"tmp_data:\n{tmp_data}\nlen of tmp_data:{len(tmp_data)}")
k = 4 # k折
k_sample_count = tmp_data.shape[0] // k # 每折多少行數據（這裏使用整除）
# 根據k折，劃分數據集
for fold in range(k):
validation_begin = k_sample_count * fold
validation_end = k_sample_count * (fold + 1)
validation_data = tmp_data[validation_begin:validation_end]
# np.vstack 沿着垂直的方向堆疊數據，拼接得到訓練集
train_data = np.vastack([
tmp_data[:validation_begin],
tmp_data[validation_end:]
])
二、pandas版本
1、自己手動劃分數據集（好處是可以瞭解過程，以及適合自己寫評估函數等）
（1）讀取數據
# pandas讀取
tmp_data = pd.read_csv("data.csv", index_col=[0]) # 將data.csv的第一列作爲索引
print(f"len of tmp_data:{len(tmp_data)}")
（2）打亂數據集
此時要 使用sklearn.utils.shuffle打亂數據集，用pandas自帶的sample也可。但不能使用numpy.random.shuffle()，因爲其不能用於處理string類型，但表頭columns含有string類型！
from sklearn import utils
tmp_data = utils.shuffle(tmp_data)
print(f"tmp_data:\n{tmp_data}\nlen of tmp_data:{len(tmp_data)}")
（3）K折劃分（劃分之後比較自由，你既可以選擇使用sklearn庫，也可以自己寫評估函數進行cross_validation）
k = 4 # k折
k_sample_count = tmp_data.shape[0] // k # 每折多少行數據（這裏使用整除）
# 根據k折，劃分數據集
for fold in range(k):
validation_begin = k_sample_count * fold
validation_end = k_sample_count * (fold + 1)
# 驗證集（或者叫測試集）
validation_data = tmp_data[validation_begin:validation_end]
# 訓練集，pd.concat 沿着垂直的方向堆疊數據，拼接得到訓練集
train_data = pd.concat([
tmp_data[:validation_begin],
tmp_data[validation_end:]
])
# 重新索引（這一步可有可不有，看你自己情況，需要索引重新降序排列你就加）
train_data.index = np.arange(len(train_data))
validation_data.index = np.arange(len(validation_data))
print(f"第{fold}折") # f 代表format
print(f"train_data:\n{train_data}, \nvalidation_data:\n{validation_data}")
# 繼續你的表演，你可以在這裏寫自己的評估函數
# 或者在這裏使用sklearn.metrics.cross_validation_score處理你上面劃分好的數據集。
2、sklearn.cross_validation.KFold劃分數據集（好處是適合sklearn的cross_validation_score一條龍服務）
（參考鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_38536057/article/details/78702564）
# K-fold進行數據分割
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(25, n_folds=5, shuffle=False)
# X是大的數據集
kf.split(X)
# print 每個訓練集和測試集的內容
print '{} {:^61} {}'.format('Iteration', 'Training set observations', 'Testing set observations')
for iteration, (train, test) in enumerate(kf, start=1):
print '{:^9} {} {:^25}'.format(iteration, train, test)
Iteration Training set observations Testing set observations
1 [ 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24] [0 1 2 3 4]
2 [ 0 1 2 3 4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24] [5 6 7 8 9]
3 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24] [10 11 12 13 14]
4 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 20 21 22 23 24] [15 16 17 18 19]
5 [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24]