k-fold准确率不会返回到0。

k-fold准确率不会返回到0的原因是数据的交叉验证，即将数据集划分成k个子集，在每次迭代中使用k-1个子集作为训练数据，剩下的1个子集作为验证数据。这样可以更充分地利用数据集，并且在每个子集都进行训练和验证，从而得到更准确的模型评估结果。

以下是一个使用k-fold交叉验证的代码示例：

from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 数据准备
X = [...]  # 特征数据
y = [...]  # 目标数据

# 创建k-fold交叉验证对象
k = 5  # 设置k的值
kf = KFold(n_splits=k)

# 用于存储每个fold的准确率结果
accuracies = []

# 进行k-fold交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 根据索引划分训练集和测试集
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    
    # 创建模型并训练
    model = LogisticRegression()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 计算准确率并存储结果
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    accuracies.append(accuracy)

# 打印每个fold的准确率结果
for i, accuracy in enumerate(accuracies):
    print(f"Fold {i+1} accuracy: {accuracy}")

# 打印平均准确率
average_accuracy = sum(accuracies) / len(accuracies)
print(f"Average accuracy: {average_accuracy}")

在上述代码中，我们使用了KFold类来创建k-fold交叉验证对象，并使用split方法将数据集划分为训练集和测试集的索引。然后，在每个fold中，我们创建了一个模型（这里使用逻辑回归作为示例），并在训练集上训练模型，然后在测试集上进行预测，并计算准确率。最后，我们打印了每个fold的准确率结果和平均准确率。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况中可能需要根据具体的数据和模型进行相应的调整。