train_test_split 与 StratifiedShuffleSplit 中的分层参数
stratify argument in train_test_split vs StratifiedShuffleSplit
在sklearn的train_test_split函数中使用stratify参数和StratifiedShuffleSplit函数有什么区别？他们不做同样的事情吗？
这两个模块执行不同的操作。
train_test_split，顾名思义，用于将数据拆分为单个训练和单个测试子集，stratify 参数允许以分层方式进行此操作。
另一方面，StratifiedShuffleSplit 为交叉验证提供拆分；来自 docs:
Stratified ShuffleSplit cross-validator
Provides train/test indices to split data in train/test sets.
注意复数 sets（强调我的）。
因此，当我们想要确保 CV 拆分是分层的而不是替换 train_test_split.
时，是否可以使用 StratifiedShuffleSplit 而不是 KFold
在sklearn的train_test_split函数中使用stratify参数和StratifiedShuffleSplit函数有什么区别？他们不做同样的事情吗？
这两个模块执行不同的操作。
train_test_split，顾名思义，用于将数据拆分为单个训练和单个测试子集，stratify 参数允许以分层方式进行此操作。
StratifiedShuffleSplit 为交叉验证提供拆分；来自 docs:
Stratified ShuffleSplit cross-validator
Provides train/test indices to split data in train/test sets.
注意复数 sets（强调我的）。
因此，当我们想要确保 CV 拆分是分层的而不是替换 train_test_split.
StratifiedShuffleSplit 而不是 KFold