stk python

stk是Stratified K-Fold的缩写，它是机器学习中一种常用的模型评估和参数调优方法。在Python中，你可以使用sklearn库中的cross_val_score或GridSearchCV等工具来实现Stratified K-Fold。Stratified K-Fold将数据集划分为k个相等大小的子集，其中k-1个子集用于训练，剩下的一个子集用于验证，这样可以保证每个子集在训练和验证过程中都包含原始数据集中的各类样本比例，避免了类别不平衡问题。

具体用法如下：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 假设X是特征，y是标签
model = LogisticRegression()
kfold = StratifiedKFold(n_splits=5)  # 分成5折

# 对模型进行交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    model.fit(X_train, y_train)
    scores = model.score(X_test, y_test)

# 获取平均得分
average_score = scores.mean()