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...