StratifiedKFold(分类）和Kfold（回归）的区别

一、 StratifiedKFlod与KFlod主要区别

StratifiedKFlod：分层采样，训练集与测试集中各类别样本的比列与原始数据中相同；（分类问题）
KFlod：分层采样，将数据分成训练集和测试集，不考虑训练集与测试集中各类别数据是否相同；（回归问题）

from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
1

KFold（n_split, shuffle, random_state）
参数：
n_splits：表示将数据划分几等份
shuffle：在每次划分时，是否进行洗牌
若为False，其效果相当于random_state为整数(含零)，每次划分的结果相同
若为True，每次划分的结果不一样，表示经过洗牌，随机取样的
random_state：随机种子数，当设定值(一般为0)后可方便调参，因为每次生成的数据集相同

stratifiedKFold（n_split, shuffle, random_state）
参数：
n_splits：表示将数据划分几等份
shuffle：在每次划分时，是否进行洗牌
若为False，其效果相当于random_state为整数(含零)，每次划分的结果相同
若为True，每次划分的结果不一样，表示经过洗牌，随机取样的
random_state：随机种子数，当设定值(一般为0)后可方便调参，因为每次生成的数据集相同

二、 StratifiedKFlod与KFlod区别案列

import numpy as np 
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold
X=np.array([
    [1,2,3,4],
    [11,12,13,14],
    [21,22,23,24],
    [31,32,33,34],
    [41,42,43,44],
    [51,52,53,54],
    [61,62,63,64],
    [71,72,73,74]
])
y=np.array([1,1,0,0,1,1,0,0])

KFold = KFold(n_splits=4,shuffle=True,random_state=2021)
StratifiedKFold = StratifiedKFold(n_splits=4,shuffle=True,random_state=2021)
print('---------------------KFlod---------------------------')
for train, test in KFold.split(X,y):
    print('Train: %s | test: %s' % (train, test))
    print('训练集标签类型情况： %s' % y[train])
    print('测试集标签类型情况： %s' % y[test])
print('----------------StratifiedKFold----------------------')
for train, test in StratifiedKFold.split(X,y):
    print('Train: %s | test: %s' % (train, test))
    print('训练集标签类型情况： %s' % y[train])
    print('测试集标签类型情况： %s' % y[test])

# 输入结果如下
'''
---------------------KFlod---------------------------
Train: [0 1 2 4 5 6] | test: [3 7]
训练集标签类型情况： [1 1 0 1 1 0]
测试集标签类型情况： [0 0]
Train: [0 1 3 4 5 7] | test: [2 6]
训练集标签类型情况： [1 1 0 1 1 0]
测试集标签类型情况： [0 0]
Train: [2 3 4 5 6 7] | test: [0 1]
训练集标签类型情况： [0 0 1 1 0 0]
测试集标签类型情况： [1 1]
Train: [0 1 2 3 6 7] | test: [4 5]
训练集标签类型情况： [1 1 0 0 0 0]
测试集标签类型情况： [1 1]
----------------StratifiedKFold----------------------
Train: [0 1 2 3 4 6] | test: [5 7]
训练集标签类型情况： [1 1 0 0 1 0]
测试集标签类型情况： [1 0]
Train: [0 1 2 3 5 7] | test: [4 6]
训练集标签类型情况： [1 1 0 0 1 0]
测试集标签类型情况： [1 0]
Train: [0 3 4 5 6 7] | test: [1 2]
训练集标签类型情况： [1 0 1 1 0 0]
测试集标签类型情况： [1 0]
Train: [1 2 4 5 6 7] | test: [0 3]
训练集标签类型情况： [1 0 1 1 0 0]
测试集标签类型情况： [1 0]
'''
1
2
3
4
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6
7
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总结：
KFlod 适用于用户回归类型数据划分
stratifiedKFlod 适用于分类数据划分

参考：
https://blog.csdn.net/qq_34107425/article/details/105548800
https://blog.csdn.net/wqh_jingsong/article/details/77896449