【发布时间】：2019-03-02 10:52:10
【问题描述】：
我有一个二元分类问题，标签 0 和 1（少数）存在巨大的不平衡。因为测试集标签为 1 的行太少，所以我将 train-test 设置为至少 70-30 或 60-40，所以仍然有显着的观察结果。由于我没有在准确度上测量太多（由于类不平衡），而是更多地在精确召回上，这尤其重要，因为真阳性的一些差异是显着的。
在我选择 K = 5 并将拆分设置为 60-40 的 Python / sklearn 中是否存在 KFold（或交叉验证方法）的变体？如下图所示：
【问题讨论】：
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我不知道为什么我在这个问题上被否决了。不管你是谁，请你至少解释一下。
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不确定是谁降级了，我发现这是一个合法的查询。我已经尝试在下面为您回答
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如果我的回复有帮助，请告诉我
标签： python machine-learning scikit-learn cross-validation