python实现K折交叉验证出现的问题以及KFold和StratifiedKFold的区别是什么

Python实现K折交叉验证出现的问题

在使用Python实现K折交叉验证时，常常会遇到一些问题，这些问题主要有：

1. 数据集划分不平衡

在进行数据集划分时，如果数据集中的数据不平衡，则会导致模型训练结果不准确。

2. 数据集划分不合理

在进行数据集划分时，如果数据集划分不合理，则会导致模型训练结果不准确。

3. 过拟合

如果模型训练过度，则会导致模型过拟合，从而导致模型训练结果不准确。

KFold和StratifiedKFold的区别是什么

1. KFold是将数据集分成k份，其中k-1份用于训练，剩下的1份用于测试，这样重复k次，每次都会有一个数据集作为测试集，训练集包含剩余的k-1个数据集。

2. StratifiedKFold是在划分数据集之前先对数据集进行排序，然后将数据集分成k份，其中k-1份用于训练，剩下的1份用于测试，这样重复k次，每次都会有一个数据集作为测试集，训练集包含剩余的k-1个数据集。