【Python机器学习】零基础掌握StratifiedKFold交叉验证_target encod+stratifiedkfold(

在现代教育领域，如何公平而高效地评估学生的学习成绩一直是一个备受关注的问题。假设手头有一份学生的期末考试成绩单，希望通过这份成绩单来对学生进行公平而全面的评价。但是仅仅依靠一次考试的成绩很难全面评价一个学生的能力，因为考试本身可能存在偏差，比如题目难度、考试环境等因素都可能影响学生的发挥。那么，如何通过多次考试成绩来全面评价学生的实际水平呢？

一个直观的想法是将学生分成不同的组别，每个组别进行一次考试，然后综合所有考试的成绩来评价学生。但是，这样简单的分组可能会导致每个组别学生能力的不均衡，从而影响考试成绩的公平性。为了解决这个问题可以使用StratifiedKFold这一算法来进行分层抽样，确保每次考试的学生组别中各种能力的学生都均匀分布。

StratifiedKFold是一种分层采样的方法，它将数据集分为k个不重叠的子集，并确保每个子集中类别的分布与原始数据集中的分布相同。这种方法通常用于交叉验证，以确保模型评估的公平性和准确性。

假设有一份学生的考试成绩单，包含了学生的学号和成绩两列。希望通过StratifiedKFold算法将学生分为两组，进行两次考试，从而全面评价学生的能力。