根据数据集的标签信息对数据集进行分层抽样交叉验证python代码

以下是使用sklearn库实现分层抽样交叉验证的Python代码示例：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
import pandas as pd

# 假设数据集保存在名为data.csv的CSV文件中
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割数据集为特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 设置分层抽样交叉验证参数
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 使用分层抽样交叉验证训练模型
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
    # 在这里进行模型训练和预测
    # ...

在这个例子中，我们使用Pandas库在内存中读取数据集，并且使用Sklearn库的StratifiedKFold函数实现分层抽样交叉验证。注意到StratifiedKFold函数接受的训练集与测试集参数是特征矩阵X和标签向量y，而不是数据集。在每次迭代中，我们将得到一个训练集和测试集的索引，并将其用于划分X和y，然后在训练集上训练模型并在测试集上进行预测。