让我们以二分类问题为例。

在进行k折交叉验证时，当你将随机打乱的数据集分成k个部分时，它们的标签分布与k的函数有多大可能性相同？

如果类别分布非常不均匀，比如说95%的数据集是负例，只有5%是正例，那么似乎很可能即使是较低的k值，标签分布也会不均匀。当然，对于k的值如k =（数据集大小）这是正确的，但对于较低的k值，如5呢？

我主要担心的是，在交叉验证的某个阶段，训练集中可能没有足够的正例。另一方面，如果我去确保所有部分的标签分布相等，我似乎可能会给我的问题带来偏见。

基本上我想问的是，如果我确保所有部分的标签分布均匀，我会得到什么，又会失去什么？这是好还是坏？最重要的是，为什么？

回答：

这个问题似乎与这里的问题类似https://stats.stackexchange.com/questions/117643/why-use-stratified-cross-validation-why-does-this-not-damage-variance-related-b

无论如何，如果你的正例比例从1%到6%，你会有不同的模型。最好还是基于平衡的数据集来构建模型。

这样做会带来偏见吗？