I need help in python without using sklearn, only using pandas, numpy and matplotlib

You need to use 5-fold cross-validation to pick out the best model for the prediction. You should present a chart of the error function J, similar to the one in the lecture (see below). You may need to use a package like "tabulate" to print out the table.

Ex.

Linear Quadratic Cubic Fourth

----------------- -------- ----------- ------- --------

1234 10.25 24.25 12.25 23.25

5 10.25 19.25 14.25 23.25

1235 10.25 15.25 19.25 23.25

4 10.25 10.25 20.25 23.25

1245 10.25 24.25 12.25 23.25

3 10.25 19.25 14.25 23.25

1345 10.25 24.25 12.25 23.25

2 10.25 19.25 14.25 23.25

2345 10.25 24.25 12.25 23.25

1 10.25 19.25 14.25 23.25

Mean for Training 0 0 0 0

Mean for Testing 0 0 0 0

You need to plot your training and testing J with respect to the polynomial degree, similar to the one in the lecture.

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# TODO: 5-fold cross-validation #

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pass

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# END OF YOUR CODE #

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# TODO: Print out the table chart #

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pass

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# END OF YOUR CODE #

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# TODO: Plot the J curve #

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pass

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# END OF YOUR CODE #

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