StratifiedKFold用法類似Kfold，但是他是分層采樣，確保訓練集，測試集中各類別樣本的比例與原始數據集中相同。 ...

一、交叉驗證的定義 交叉驗證即把得到的樣本數據進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。交叉驗證通過重復使用數據，多次切分可得到多組不同的訓練集和測試集 ...

KFold划分數據集的原理：根據n_split直接進行划分 StratifiedKFold划分數據集的原理：划分后的訓練集和驗證集中類別分布盡量和原數據集一樣 ...

一、交叉驗證 機器學習中常用交叉驗證函數：KFold 和 StratifiedKFold。 方法導入： StratifiedKFold：采用分層划分的方法（分層隨機抽樣思想），驗證集中不同類別占比與原始樣本的比例一致，划分時需傳入標簽特征 KFold：默認隨機划分訓練集、驗證集 ...

一、StratifiedKFold及KFold主要區別及函數參數KFold交叉采樣：將訓練/測試數據集划分n_splits個互斥子集，每次只用其中一個子集當做測試集，剩下的（n_splits-1）作為訓練集，進行n_splits次實驗並得到n_splits個結果。注：對於不能均等分的數據集，前 ...

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當你要處理一個任務，比如說分類，手上就會有一批訓練集和一批測試集，測試集使用來最終的評測。為了能更好的訓練一個model並進行有效評估，首先要做的是將手頭上的訓練集划分出一個驗證集，用 ...

交叉驗證的原理放在后面，先看函數。 設X是一個9*3的矩陣，即9個樣本，3個特征，y是一個9維列向量，即9個標簽。現在我要進行3折交叉驗證。 執行kFold = KFold(n_splits=3) ：其中KFold是一個類，n_split=3表示，當執行KFold的split函數后，數據集 ...