我进行图分类，读取边列表文件，将其分为训练集和测试集，并使用networkx检查训练集是否为连通图：

如果我想使用10折交叉验证，并且使用类似于以下代码：

from sklearn.model_selection import KFoldKFold(n_splits=10, random_state=None, shuffle=False)

如何确保每个折叠的训练集都是连通图呢？

我该如何添加这样的条件呢？

回答：

我仍然不太理解你的目标，我会尽力回答

基本上，KFold返回数据集的分割索引，它的输入是一个类数组对象，这是一个“愚蠢”的函数，它只是按索引分割数组，没有进一步的逻辑…

你需要创建具有以下结构的数据集：

类数组对象，其中每个项目都是一个连通图（如果适用，还需要另一个数组作为其标签y）

一旦你有了这个对象，你就可以使用KFold()来创建多个测试和训练集

为了创建一组连通图，你可以选择多种方法，例如：

• 移除X个随机边并检查图是否连通（重复N次）
• 如你在评论中提到的，以增量方式添加边和节点，按顺序添加边，并在每次添加后检查图是否连通

这些方法的问题是它们都非常耗时，并且可能不收敛，这高度依赖于它们的输入（随机状态和边的顺序）

我的建议是找到图的最小生成树（MST），这是基本的连通图，要创建它的变体，只需随机添加任何不在MST中的边/边即可