python中的stratifiedkfold函数
    在 Python 中，可以使用 scikit-learn 中的`stratifiedkfold`函数进行 k 折交叉验证。该函数可以用于分类问题和回归问题。
    下面是一个简单的使用示例，假设我们有一个包含两个变量的练习集，其中一个是分类变量，另一个是连续变量:
    ``` python
    del_selection import StratifiedKFold
    from sklearn.datasets import make_classification
    # 创建训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = make_classification(n_samples=1000, n_features=2, random_state=42)
    # 创建 k 折交叉验证
    kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42)
    # 循环遍历每个交叉验证批次
    for train_index, test_index in kfold.split(X_train, y_train):
    # 将训练集拆分为训练集和测试集
    X_train_with_retest = X_train[train_index]
    y_train_with_retest = y_train[train_index]
    X_test_with_retest = X_train[test_index]
    y_test_with_retest = y_train[test_index]
    # 训练模型
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    model.fit(X_train_with_retest, y_train_with_retest)
    # 预测测试集
    y_pred = model.predict(X_test_with_retest)
    print("Accuracy:", model.score(X_test_with_retest, y_test_with_retest))
    ```
python index函数
    在这个例子中，我们使用了`make_classification`函数创建了一个包含两个变量的练习集。然后，我们使用`StratifiedKFold`函数进行了 5 折交叉验证。在每个交叉验证批次中，我们将训练集拆分为训练集和测试集，并训练随机森林分类器模型，最后使用模型预测测试集。最后，我们计算模型在测试集上的准确率并输出结果。

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