sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 主要用于数据不均匀的时候,比如在医疗数据当中得癌症的人比不得癌症的人少很多,此交叉验证对象是StratifiedKFold和ShuffleSplit的合并,返回分层的随机折叠。折叠是通过保留每个类别的样品百分比来进行的
class sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, *, test_size=None, train_size=None, random_state=None)
参数用法的K折交叉法基本一样,都是通过构建StratifiedShuffleSplit对象,然后再通过for循环和split函数进行拆分,返回的是对应的索引