我正在尝试弄清楚如何进行k折交叉验证。我希望有人能告诉我我的两个打印语句之间的区别。它们给出的数据大不相同，而我以为它们应该是相同的。

##train是我的训练数据，##target是我的目标，我的二元分类。dtc = DecisionTreeClassifier()kf = KFold(n_splits=10)print(cross_val_score(dtc, train, target, cv=kf, scoring='accuracy'))print(cross_val_score(dtc, train, target, cv=10, scoring='accuracy'))

回答：

DecisionTreeClassifier 源自 ClassifierMixin，正如文档中提到的（强调我的）：

计算交叉验证指标

当cv参数为整数时，cross_val_score默认使用KFold或StratifiedKFold策略，如果估计器源自ClassifierMixin，则使用后者。

因此，当你传递cv=10时，你使用的是StratifiedKFold策略，而当传递cv=kf时，你使用的是普通的KFold策略。

在分类中，分层通常试图确保每个测试折叠具有大致相等的类别表示。有关更多信息，请参见理解分层交叉验证在Cross-Validated上的讨论。