我正在进行一个数据项目作业，要求使用50%的数据进行训练，剩余50%的数据用于测试。我希望利用交叉验证的魔力，同时仍然满足上述要求。

目前，我的代码如下：

clf = LogisticRegression(penalty='l2', class_weight='balanced')
tprs = []
aucs = []
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)
#交叉验证
cv = StratifiedKFold(n_splits=2)
i = 0
for train, test in cv.split(X, y):
    probas_ = clf.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test])
    # 计算ROC曲线和曲线下面积
    fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1])
    tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr))
    tprs[-1][0] = 0.0
    roc_auc = auc(fpr, tpr)
    aucs.append(roc_auc)
    i += 1
print("平均AUC: ", sum(aucs)/len(aucs), "AUC: ", aucs[-1],)

由于我只使用了2个分割，这是否相当于使用了50:50的训练-测试分割？还是我应该先将数据分割为50:50，然后在训练部分使用交叉验证，最后使用该模型来测试剩余50%的测试数据？

回答：

你应该实施你的第二个建议。交叉验证应该用于调整你的方法的参数。在你的例子中，这样的参数包括Logistic回归的C参数值和class_weight='balanced'。所以你应该：

• 将数据分割为50%训练，50%测试
• 使用训练数据通过交叉验证选择模型参数的最优值
• 在训练数据上使用最优参数重新拟合模型
• 对测试数据进行预测，并报告你选择的评估度量的得分

请注意，你应该仅使用测试数据来报告最终得分，而不用于调整模型，否则你就是在作弊。想象一下，在现实中你可能直到最后一刻才有机会访问这些数据，所以你不能使用它们。