交叉验证—KFold和StratifiedKFold

KFold和StratifiedKFold都是Scikit-learn库中用于交叉验证的数据分割方法，它们主要用于评估机器学习模型的性能。

KFold

KFold是一种基本的交叉验证策略，它将数据集均匀地分为n_splits（用户指定的折叠数，如5折、10折等）个子集，每次迭代时，选择一个子集作为验证集，其余的子集作为训练集。这个过程会重复n_splits次，每次选择不同的子集作为验证集，确保每条数据都在验证集中出现过一次。
KFold的主要目的是为了估计模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现。

特点：

• 均衡分割：KFold保证每个折叠的大小尽可能相等，但不考虑数据的类别分布。
• 可选打乱：用户可以选择是否在分割前对数据进行随机打乱，以避免因数据排序而引入的偏差。
• 参数：主要参数有n_splits（折叠数）、shuffle（是否打乱数据）和random_state（随机种子，用于控制打乱的可复现性）。

StratifiedKFold

StratifiedKFold同样是进行交叉验证，但它在分割数据时会保持每个折叠中类别的比例与整个数据集中的类别比例相同。
这意味着对于分类问题，StratifiedKFold会确保训练集和验证集中各类别的样本数量比例大致相等。
这种分层抽样的方式特别适用于类别不平衡的数据集，因为它可以防止某个类别的样本在验证集中过度或欠表示，从而导致评估结果的偏斜。

特点：

• 分层分割：确保每个折叠内的类别比例与整体数据集中的类别比例保持一致。
• 要求标签：StratifiedKFold需要传入标签数据，以便根据类别进行分层。
• 适用场景：特别适合处理类别不平衡的数据集，可以更准确地评估模型在不同类别的表现。

参数：与KFold相似，包括n_splits、shuffle和random_state，但由于其特殊的分层处理，StratifiedKFold在处理时还会考虑标签信息。

总结：

• KFold适用于一般的模型评估场景，尤其是当数据分布相对均匀，或者类别平衡不是关键因素时。
• StratifiedKFold则更适合类别不平衡的分类任务，能够提供更加公平和可靠的模型性能评估。