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。

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cv_results = model_selection.cross_validate( estimator=optimizer, X=data, y=labels, cv=model_selection.StratifiedKFold(n_splits=validation_cv, shuffle=True), scoring=scoring_metrics, return_estimator=True, )解释

这段代码是使用交叉验证（cross-validation）对一个机器学习模型进行评估和选择超参数的过程。具体来说，代码中使用了 `model_selection.cross_validate()` 函数，该函数可以对一个模型在多个评价指标上进行交叉验证，并返回每个指标的平均值和标准差等统计信息。

参数 `estimator` 指定了要评估的模型，参数 `X` 和 `y` 分别表示输入数据和对应的标签。参数 `cv` 指定了交叉验证的策略，这里使用了分层抽样（StratifiedKFold），将数据集划分成若干个子集进行训练和验证。参数 `scoring_metrics` 则指定了要评估的指标，可以是一个或多个评价函数。参数 `return_estimator` 表示是否返回每个交叉验证模型的估计器。

该代码的输出结果是一个字典（`cv_results`），其中包含了各个指标的平均值、标准差、每个交叉验证模型的得分等信息。

# Create the grid search # Stratified to keep % of samples in each class in each fold cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=random) #5 fold cross validation grid = GridSearchCV(pipeline, param_grid=parameter, cv=cv) grid.fit(X_trn_data, y_trn_data)

这段代码是用于创建一个网格搜索(Grid Search)对象，并对模型进行交叉验证(Cross Validation)。首先，通过StratifiedKFold函数创建一个分层抽样的k折交叉验证对象cv，其中n_splits=5表示将数据集分成5份，shuffle=True表示每次划分前打乱数据集，random_state=random表示设置随机数种子。然后，通过GridSearchCV函数创建一个网格搜索对象grid，其中pipeline是一个包含了预处理和模型的管道(Pipeline)对象，parameter是超参数的取值范围。接下来，调用grid对象的fit方法，将X_trn_data和y_trn_data作为参数传入，进行模型训练和交叉验证。在交叉验证过程中，数据集会被分成5份，每次使用其中4份作为训练集，1份作为验证集，共进行5次训练和验证。最终，grid对象会记录每种超参数的组合在交叉验证中的得分，并返回得分最高的一组超参数组合。