X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=1)中加入多倍交叉验证

在引用中提到了train_test_split函数的使用以及遇到错误时的解决方法，在引用中提到了stratify参数的使用。然而，多倍交叉验证并不是train_test_split函数的参数之一。多倍交叉验证是一种模型评估的方法，可以通过多次划分数据集并进行训练和测试来得出更稳定的模型性能评估结果。

如果你想使用多倍交叉验证，可以考虑使用sklearn.model_selection.cross_val_score函数。该函数可以将数据集分割成多个子集进行交叉验证，并返回每个子集上的模型评分结果。你可以根据需要定义交叉验证的次数，然后获取每次交叉验证的评分结果。

以下是一个示例代码，展示了如何使用cross_val_score进行多倍交叉验证：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 加载数据集
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)

# 初始化模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)

# 进行多倍交叉验证
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5)

# 输出每次交叉验证的评分结果
for i, score in enumerate(scores):
    print("交叉验证 %d 的评分结果: %f" % (i+1, score))

这段代码使用了鸢尾花数据集作为示例数据，使用了SVM分类器作为示例模型，通过设置cv参数为5来实现5倍交叉验证。你可以根据需要调整cv参数的值来改变交叉验证的倍数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>