skf = StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=42) skf.get_n_splits(x, y) print(skf)

您的第一个问题是关于机器学习库的函数调用。skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)创建了一个分层交叉验证对象，并将其赋值给变量skf。然后，skf.get_n_splits(x, y)返回skf将分成多少个折叠。最后，print(skf)打印出当前已经设置的skf对象。

相关问题

skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle = True, random_state=321)

这是一个机器学习中的交叉验证方法，将数据集分成几个相等的部分，然后将每个部分轮流作为测试集和训练集。 stratify 参数用于确保每个部分中的类别比例与整个数据集中的类别比例相同。 n_splits 参数指定划分的部分数量， shuffle 参数表示是否打乱数据集顺序， random_state 参数表示随机数种子，用于确保结果的可重复性。

skf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=2, shuffle=True)

这段代码使用了Scikit-learn库中的StratifiedKFold函数，用于进行分层抽样交叉验证。其中，n_splits参数表示将数据集分成几个部分进行交叉验证，默认为5；random_state参数表示随机数生成器的种子，用于确保每次运行程序时生成的随机数序列相同；shuffle参数表示是否在分层之前打乱数据集，默认为True，即打乱。