cv2 = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True) 什么意思

这行代码使用了 scikit-learn 中的 StratifiedKFold 类，用于进行分层 k 折交叉验证。具体来说，它将数据集划分为 k 个互不重叠的子集，每个子集都保持类别比例不变。然后，将每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，进行 k 次模型训练和评估，最终返回 k 组评估结果。其中，参数 n_splits=10 表示将数据集划分为 10 个子集，shuffle=True 表示在划分数据前先随机打乱数据集，以增加训练和测试的随机性。

相关问题

cv2 = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True)

`cv2`是一个交叉验证器，它使用分层k折交叉验证（Stratified K-Fold Cross Validation）来评估机器学习模型的性能。 `n_splits=10`表示使用10次迭代来训练和测试模型。`shuffle=True`表示在每次迭代之前都要打乱数据，以确保每个折叠中的数据都是随机选择的。在分层k折交叉验证中，数据集被分成k个折叠，每个折叠中的样本比例都与整个数据集中的样本比例相同，这有助于确保每个折叠都具有代表性。交叉验证是评估模型性能和避免过度拟合的常用方法。

cv2 = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True) 是五折交叉验证吗

不是。这是分层十折交叉验证。在分层十折交叉验证中，将数据集分成十个子集。然后，重复进行十次模型训练和测试，每次使用一个子集作为测试集，其余的子集作为训练集。在每次训练和测试中，都会选择不同的子集。与简单的十折交叉验证不同，分层十折交叉验证会确保每个子集中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似。这种方法适用于分类问题，尤其是当类别不平衡时。