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Created on Wed Mar  6 15:17:58 2019

@author: Killer1
"""

from sklearn.model_selection import KFold
import pandas as pd

datos = pd.read_csv('moviesc10.csv')

df = pd.DataFrame(datos)

X=df['cast_total_facebook_likes']
y=df['imdb_score']

kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=2)

for valores_x, valores_y in kf.split(X):
    print(valores_x,valores_y)
    #print("Entrenamiento: ",df.iloc[valores_x],"Prueba: ",df.iloc[valores_y])
    
from sklearn import linear_model
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import r2_score
regr =linear_model.LinearRegression()
import matplotlib.pyplot as plt

for entrenamiento_indice, prueba_indice in kf.split(X):
    print("Entrenamiento: ",entrenamiento_indice, "Prueba: ",prueba_indice)
    X_entrenamiento, X_prueba= X[entrenamiento_indice], X[prueba_indice]
    y_entrenamiento, y_prueba= y[entrenamiento_indice], y[prueba_indice]
    X_entrenamiento = X_entrenamiento.values.reshape([X_entrenamiento.values.shape[0],1])
    X_prueba = X_prueba.values.reshape([X_prueba.values.shape[0],1])
    regr.fit(X_entrenamiento,y_entrenamiento)
    y_pred = regr.predict(X_prueba)
    print(y_pred)
    print('Error : ', mean_squared_error(y_prueba,y_pred))
    print('El valor de R^2:',r2_score(y_prueba,y_pred ))
    
