分层k折交叉验证和k折交叉验证的区别

K折交叉验证 (K-fold cross-validation) 是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为 K 个互不重叠的子集，然后将这 K 个子集中的其中一个作为验证集，其余 K-1 个子集作为训练集，重复进行 K 次，每次使用不同的子集作为验证集，最终得到 K 个模型评估指标的平均值。

而分层K折交叉验证 (Stratified K-fold cross-validation) 是在K折交叉验证的基础上进行改进的一种方法，它在划分数据集时会考虑数据集的类别分布情况，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同。这种方法主要用于解决分类问题中数据类别不平衡的情况，以避免某个类别在某个子集中没有出现而导致评估指标不准确的问题。

总之，分层K折交叉验证是一种更加保险的交叉验证方法，它能够更好地保证模型评估的准确性和可靠性，特别是在数据类别分布不均衡的情况下。