cross_val_score是否采用连续样本或随机样本？

Question

在这： cross_val_score（GaussianNB（），features，target，cv = 10）

我们是将数据随机分成10还是按顺序完成？

Answer 1

这取决于您在cv参数中指定的内容。

如果自变量是二元或多类，它将使用StratifiedKFold，否则它将使用KFold。您还可以通过指定函数（sklearn或其他）来覆盖选项以执行拆分。

KFold功能会将数据分成连续的折叠。如果要进行随机拆分，可以将shuffle参数设置为True。如果要修复随机shuffle，可以为random_state设置一个值。如果不这样做，它将采用随机值，并且每次运行该函数时折叠都会不同。

对于StratifiedKFold，它将分割数据，同时尝试在每个分割中保持相同的因变量类别比例。因此，每次调用该函数时都会有轻微的变化。即默认情况下不会是连续的。