目录

1、定义

2、具体步骤

3、主要优点

4、示例代码

1、定义

StratifiedKFold 是一种交叉验证方法，用于在机器学习任务中对数据集进行划分。它是对KFold方法的改进，特别适用于样本不平衡的情况。在 StratifiedKFold 中，数据集被划分为k折（folds），其中每折都保持了原始数据中各个类别的样本比例。这意味着每个折中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似。

2、具体步骤

1）根据数据集中的类别标签，将数据集中的样本分为不同的类别。
2）对于每折（fold），确保该折中的每个类别的样本比例与整个数据集中的相应类别的样本比例大致相同。
3）将数据集划分为k折，每折中的样本比例与整个数据集中的样本比例大致相同。

3、主要优点

保持了原始数据中各个类别的分布特征，并且在样本不平衡的情况下能够更好地反映真实情况。这有助于确保模型在每折上都能够接触到各个类别的样本，从而更好地评估和比较不同模型的性能。

4、示例代码

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

# 定义数据集和标签
X = ...  # 特征数据
y = ...  # 标签数据

# 创建StratifiedKFold对象
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 进行交叉验证
for train_index, val_index in kfold.split(X, y):
    X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]
    
    # 在训练集上训练模型，然后在验证集上进行评估
    model.fit(X_train, y_train)
    score = model.score(X_val, y_val)
    
    # 打印模型评估结果
    print("Validation score:", score)

上述代码中，n_splits参数指定了将数据集分为几折，shuffle参数表示是否在划分之前对数据进行洗牌，random_state参数用于控制洗牌过程的随机性。通过使用StratifiedKFold，可以更准确地评估模型在不平衡数据集上的性能，并帮助选择最佳的超参数配置。