我使用以下代码来测试KFold和StratifiedKFold。

import numpy as npfrom sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFoldX = np.array([    [1,2,3,4],    [11,12,13,14],    [21,22,23,24],    [31,32,33,34],    [41,42,43,44],    [51,52,53,54],    [61,62,63,64],    [71,72,73,74]])y = np.array([0,0,0,0,1,1,1,1])sfolder = StratifiedKFold(n_splits=4,random_state=0,shuffle=False)floder = KFold(n_splits=4,random_state=0,shuffle=False)for train, test in sfolder.split(X,y):    print('Train: %s | test: %s' % (train, test))print("StratifiedKFold done")for train, test in floder.split(X,y):    print('Train: %s | test: %s' % (train, test))print("KFold done")

我发现StratifiedKFold能够保持标签的比例，而KFold则不能。

Train: [1 2 3 5 6 7] | test: [0 4]Train: [0 2 3 4 6 7] | test: [1 5]Train: [0 1 3 4 5 7] | test: [2 6]Train: [0 1 2 4 5 6] | test: [3 7]StratifiedKFold doneTrain: [2 3 4 5 6 7] | test: [0 1]Train: [0 1 4 5 6 7] | test: [2 3]Train: [0 1 2 3 6 7] | test: [4 5]Train: [0 1 2 3 4 5] | test: [6 7]KFold done

看起来StratifiedKFold更好，那么KFold就不应该使用了吗？

在什么情况下应该使用KFold而不是StratifiedKFold？

回答：

我认为你应该问“在什么情况下应该使用StratifiedKFold而不是KFold？”。

你需要先了解什么是“KFold”和“Stratified”。

KFold是一种将数据集划分为k个部分的交叉验证器。

Stratified确保数据集的每个部分都具有相同比例的特定标签的观察值。

因此，这意味着StratifiedKFold是KFold的改进版本

所以，这个问题的答案是在处理类别分布不平衡的分类任务时，我们应该优先选择StratifiedKFold而不是KFold。

例如

假设有一个包含16个数据点的数据集，并且类别分布不平衡。在该数据集中，12个数据点属于类别A，其余（即4个）属于类别B。类别B与类别A的比例为1/3。如果我们使用StratifiedKFold并设置k = 4，那么在每次迭代中，训练集将包括来自类别A的9个数据点和来自类别B的3个数据点，而测试集将包括来自类别A的3个数据点和来自类别B的一个数据点。

正如我们所见，StratifiedKFold在划分中保留了数据集的类别分布，而KFold则不考虑这一点。