StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。 ...

一、交叉验证的定义 交叉验证即把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。交叉验证通过重复使用数据，多次切分可得到多组不同的训练集和测试集 ...

KFold划分数据集的原理：根据n_split直接进行划分 StratifiedKFold划分数据集的原理：划分后的训练集和验证集中类别分布尽量和原数据集一样 ...

一、交叉验证 机器学习中常用交叉验证函数：KFold 和 StratifiedKFold。 方法导入： StratifiedKFold：采用分层划分的方法（分层随机抽样思想），验证集中不同类别占比与原始样本的比例一致，划分时需传入标签特征 KFold：默认随机划分训练集、验证集 ...

一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前 ...

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当你要处理一个任务，比如说分类，手上就会有一批训练集和一批测试集，测试集使用来最终的评测。为了能更好的训练一个model并进行有效评估，首先要做的是将手头上的训练集划分出一个验证集，用 ...

交叉验证的原理放在后面，先看函数。 设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。 执行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一个类，n_split=3表示，当执行KFold的split函数后，数据集 ...