stratifiedkfold与kfold

StratifiedKFold和KFold都是交叉验证（cross-validation）中常用的方法。

KFold将数据集分为k个互斥的子集，每次将其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集进行训练和验证，最终得到k个模型的验证结果的均值。KFold的缺点是可能会出现某个子集中全部都是同一类别的数据，导致该子集在训练集和验证集中的分布不一致，从而影响模型的泛化能力。

StratifiedKFold在KFold的基础上增加了分层抽样的功能，即将每个类别的样本数尽可能地均匀地分配到每个子集中，从而保持每个子集中不同类别的样本比例相同。这样可以有效地避免出现某个子集中全部都是同一类别的数据的情况，从而提高了模型的泛化能力。

因此，在面对分类问题时，建议使用StratifiedKFold进行交叉验证。而在回归问题或者数据集比较大时，使用KFold也是一种不错的选择。

相关问题

StratifiedKFold

StratifiedKFold是一种交叉验证的方法，在KFold的基础上加入了分层抽样的思想。它可以保证训练集和测试集的数据分布相同，因此在算法上更加可靠。使用StratifiedKFold时，需要同时输入数据和标签，以便统一训练集和测试集的分布。StratifiedKFold会将数据集分成k等分，然后依次选取其中一份作为测试集，剩下的k-1份作为训练集。

下面是一个示例代码，演示了如何使用StratifiedKFold：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
import numpy as np

X = np.array([[1,2,3,4], [11,12,13,14], [21,22,23,24], [31,32,33,34], [41,42,43,44], [51,52,53,54], [61,62,63,64], [71,72,73,74]])
y = np.array([1,1,0,0,1,1,0,0])

sfolder = StratifiedKFold(n_splits=4, random_state=0)
for train, test in sfolder.split(X, y):
    print('Train: %s | Test: %s' % (train, test))

list(kfold)'StratifiedKFold' object is not iterable

这个错误通常是因为你尝试迭代一个非可迭代的对象。在这种情况下，可能是因为你尝试迭代一个 `StratifiedKFold` 对象而不是它的某个属性。你需要检查代码中是否有类似以下的错误：

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5)
for train, test in kfold:
    # some code here

正确的做法是要使用 `split()` 函数来生成迭代器并在迭代过程中处理每个分离的训练和测试集。以下是一个示例：

kfold = StratifiedKFold(n_splits=5)
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]
    # some code here

其中，`X` 和 `y` 是你的数据集，`train_index` 和 `test_index` 分别是当前分离的训练和测试集的索引。你可以使用它们来获取对应的数据子集并在迭代过程中处理它们。