combinations 集合划分

引用\[2\]中的代码展示了如何使用KFold对象进行数据集的划分，其中train_index表示训练集的索引，test_index表示测试集的索引。可以通过KFold对象的属性和方法来控制交叉验证的方式，如设置随机种子、进行分层抽样等。在这个例子中，数据集被划分为了3个折叠，每个折叠中训练集和测试集的索引是不同的。\[2\]

引用\[3\]中提到了StratifiedShuffleSplit是ShuffleSplit的一种变体，它返回分层的划分，即保持与完整集合中每个目标类别相同的百分比的划分。这意味着在划分数据集时，每个目标类别的样本比例在训练集和测试集中保持一致。\[3\]

综上所述，根据引用\[2\]和引用\[3\]的内容，可以使用KFold对象和StratifiedShuffleSplit对象来进行集合的划分。KFold对象可以进行普通的交叉验证划分，而StratifiedShuffleSplit对象可以进行分层的随机划分。具体的划分方式和参数设置可以根据实际需求进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Google Guava 集合（Collections）](https://blog.csdn.net/wuyuxing24/article/details/100594173)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [ML@sklearn@ML流程Part2@数据划分@交叉验证法](https://blog.csdn.net/xuchaoxin1375/article/details/130412266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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