我正在尝试预测塑料流体的粘度，我使用了随机森林回归器和K折交叉验证来训练我的数据。

RFR = RandomForestRegressor(n_estimators = 2000,max_depth = 20, n_jobs=-1, random_state = 0)scores = []Kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state = 0, shuffle=True)for i in range(10):    result = next(Kfold.split(X_train), None)    input_train = df.iloc[result[0]]    input_test = df.iloc[result[1]]    output_train = y.iloc[result[0]]    output_test = y.iloc[result[1]]    model = RFR.fit(input_train,output_train)    predictions = RFR.predict(input_test)    scores.append(model.score(input_test,output_test))print('Scores from each Iteration: ', scores)print('Average K-Fold Score :' , np.mean(scores))

我想对我的模型进行10折交叉验证的训练，但得到了以下错误信息：

TypeError: split() 缺少一个必需的位置参数: 'y'

回答：

正如错误提示所示，StratifiedKFold的split方法期望从训练数据中同时获得X和y，以便生成验证和测试集：

split(self, X, y, groups=None)