我有一个包含 20 行和 60 列的系列，即 20 个示例，每个示例有 60 个参数。
kfold = StratifiedKFold(y=encoded_Y, n_folds=10, shuffle=True, random_state=seed) The output consists of two columns
我想知道第二列是什么意思，它是根据什么选择这两个索引的。为什么不采用三个索引？
Furthur，我想知道交叉验证函数如何将这个系列作为“cv”参数的输入。 “cv”一般为整数。
结果= cross_val_score(估计器，X，encoded_Y，cv = kfold)
最佳答案
与 sklearn.cross_validation 中的所有交叉验证器一样这是索引对的迭代器。在每对中，第一项是训练索引列表，第二项是测试索引列表。
在 the example you bring第一项包含一对，其中除 1, 17 之外的所有内容都是训练索引，而 1, 17 是测试索引。
关于python - 分层KFold输出处理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38539780/