用于外部交叉验证的Python折叠索引

我有一个pandas dataframe

df

包含来自两个类的数据。 我希望随机生成指数，用于分层K倍交叉验证

我现在做的是：

df_folds = np.array_split(df, 5)
for k in range(5):
    # We use 'list' to copy, in order to 'pop' later on
    df_train = list(df_folds)
    df_test  = df_train.pop(k)
    df_train = pd.concat(df_train)

然而，这不是一个分层的5倍交叉验证，因为它只是将数据帧分成5个部分

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
skf = StratifiedKFold(n_splits=3)
skf.get_n_splits(df)

print(skf)  

for train_index, test_index in skf.split(df):
   print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)

TypeError: split() takes at least 3 arguments (2 given)

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sklearn已经提供了这一点：您尝试过吗？我无法使其与pandas DataFrame一起工作。请在您的问题中显示错误代码，因为sklearn与pandas兼容dataframes@EdChum请看我triedError的代码，文档显示需要2个参数，您需要传递包含数据的列，然后是包含类标签的列：