我有一个二元分类问题，标签 0 和 1(少数)存在巨大不平衡。由于测试集带有标签 1 的行太少，因此我将训练测试设置为至少 70-30 或 60-40，因此仍然有重要的观察结果。由于我没有过多地衡量准确率(由于类别不平衡)，而是更多地衡量精确召回率，因此这一点尤其重要，因为真实阳性率的一些差异非常显着。
Python/sklearn 中是否有 KFold(或交叉验证方法)的变体，其中我选择 K = 5，并将分割设置为 60-40？就像下图所示:
最佳答案
您需要分层抽样来处理不平衡问题。 这是 sklearn 为您做的 URL:结合 Kfold 和分层采样/分割
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedKFold.html
关于python - K 重 CV 的变体，其中 size(test_set) > N/K，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52521475/