我在下面有以下代码，我注意到火车的长度，Kfold.split() 的测试拆分对于最后一个折叠是不同的。任何可能发生这种情况的原因以及我如何解决它？，谢谢。
from sklearn.model_selection import KFold
data = np.arange(0,47, 1)
kfold = KFold(6) # init for 6 fold cross validation
for train, test in kfold.split(data): # split data into train and test
print("train size:",len(train), "test size:",len(test))
你会期待什么样的行为？这种差异仅仅是因为样本数量不能均匀分布在您提供的折叠数量上。您的数据集中有 47 个样本，并且希望将其拆分为 6 折以进行交叉验证。，这意味着每个折叠中的测试数据集将包含样本，这是不可能的，因为只能包含完整的样本。结果，您将看到 6 次中有 5 次测试集将包含 8 个样本，而 6 次中的 1 次测试集将包含单个样本，以达到平均测试集中的样本：. 如果您将数据集中的样本数增加到可被 6 整除的数字（例如 48），您将看到测试集中的样本数将保持不变，因为将 48 除以 6 将得到一个整数而不是十进制数。
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np
data = np.arange(0,48, 1)
kfold = KFold(6)
for train, test in kfold.split(data):
print("train size:",len(train), "test size:",len(test))
# train size: 40 test size: 8
# train size: 40 test size: 8
# train size: 40 test size: 8
# train size: 40 test size: 8
# train size: 40 test size: 8
# train size: 40 test size: 8