包含多个变量的Python for循环迭代

Question

我正在对多个数据集同时执行k折叠验证。我正在使用KFold从sklearn做10倍的验证。基本上，这将一个数据集划分为10个块，并在其中9个块上训练一个分类器，然后在剩下的第10个块上测试结果，然后执行相同的例程，但将测试集切换为一个新的第10个分区，并将其与现在包含在训练集中的旧测试集一起使用。我可以使用以下方法为单个数据集编写for循环：

for train, test in kfold.split(data):
    print(train)
    print(test)

这方面的产出如下：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0]
[0 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1]
[0 1 3 4 5 6 7 8 9]
[2]
[0 1 2 4 5 6 7 8 9]
[3]
[0 1 2 3 5 6 7 8 9]
[4]
[0 1 2 3 4 6 7 8 9]
[5]
[0 1 2 3 4 5 7 8 9]
[6]
[0 1 2 3 4 5 6 8 9]
[7]
[0 1 2 3 4 5 6 7 9]
[8]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
[9]

其中，第一个数组是从数组的初始数据集数组中使用的训练集的索引，而第二个数组是测试集的索引。我可以让它正确地迭代一个数据集。但是，如何对多个数据集同时执行此操作呢？例如，如果我想使用来自多个集合的特定折叠来创建一个分类器。我试过以下几种方法：

for train0, test0, train1, test1 in kfold.split(data0), kfold.split(data1):
    # code

但是我得到了以下错误：ValueError: too many values to unpack (expected 4)

Answer 1

您可以在zip中使用并行迭代。

for kfold0, kfold1 in zip(kfold.split(data0), kfold.split(data1)):
   train0, test0 = kfold0
   train1, test1 = kfold1
   ...

您甚至可以在循环中直接解压元组，但我个人认为这一点可读性较差：

for (train0, test0), (train1, test1) in zip(kfold.split(data0), kfold.split(data1)):
   ...