skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1) n = skf.get_n_splits()是什么意思

在 Scikit-learn 中，`RepeatedStratifiedKFold` 是一个用于重复 K 折交叉验证的类。在实例化 `RepeatedStratifiedKFold` 对象时，你可以指定参数 `n_splits` 来设置每次划分数据集的折数，参数 `n_repeats` 来设置重复次数。如果你需要获取 `skf` 的总划分次数，可以通过访问 `skf` 对象的 `get_n_splits` 方法来获取。

具体代码如下：

from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1)

n = skf.get_n_splits()

print("总划分次数为:", n)

在上面的代码中，我们创建了一个 `RepeatedStratifiedKFold` 对象 `skf`，并将 `get_n_splits` 方法的返回值打印出来，以获取 `skf` 的总划分次数。

相关问题

怎么获得skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1)中的折数

在 Scikit-learn 中，`RepeatedStratifiedKFold` 是一个用于重复 K 折交叉验证的类。在实例化 `RepeatedStratifiedKFold` 对象时，你可以指定参数 `n_splits` 来设置每次划分数据集的折数。如果你需要获得 `skf` 的折数，可以通过访问 `skf` 对象的 `n_splits` 属性来获取。

具体代码如下：

from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold

skf = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=2, random_state=0, n_repeats=1)

n_splits = skf.n_splits

print("折数为:", n_splits)

在上面的代码中，我们创建了一个 `RepeatedStratifiedKFold` 对象 `skf`，并将 `n_splits` 属性的值打印出来，以获取 `skf` 的折数。

skf=RepeatedStratifiedKFold(n_splits=5,random_state=0,n_repeats=1)什么意思

skf是一个用于交叉验证的对象，其中n_splits表示将数据集分成几份，random_state表示随机种子，n_repeats表示重复的次数。具体来说，RepeatedStratifiedKFold会根据数据集的标签信息对数据集进行分层抽样，保证每一份数据中各类别的样本比例与原始数据集中相同，并对拆分后的每一组数据进行多次重复的交叉验证。