参考：StratifiedKFold 和 KFold 的比较

• 将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个自己有m/k个训练样例，相应的子集为{s1，s2，...，sk}
• 每次从分好的子集里面，拿出一个作为测试集，其他k-1个作为训练集
• 在k-1个训练集上训练出学习器模型，把这个模型放到测试集上，得到分类率的平均值，作为该模型或者假设函数的真实分类率

# coding:utf-8
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,StratifiedKFold

X=np.array([
    ['a', 2, 122.21, 4],
    ['b', 3, 132.12, 14],
    ['c', 31, 155.33, 24],
    ['d', 12, 143.93, 34],
    ['c', 32, 124.31, 44],
    ['a', 1, 151.11, 54],
    ['b', 11, 112.33, 64],
    ['b', 21, 137.82, 74]
])

y=np.array([1,1,0,0,1,1,0,0])
sfolder = StratifiedKFold(n_splits=3,random_state=0,shuffle=False)
floder = KFold(n_splits=3,random_state=0,shuffle=False)

for train_idx,val_idx in sfolder.split(X,y):
    print('Train: %s | Val: %s' % (train_idx, val_idx))
    print(" ")
    #print("train_x: ",X[train_idx])
    #print("train_y: ",y[train_idx])
    #print("val_x:", X[test_idx])
    #print("val_y:", y[test_idx])

    #print("\n\n")

print("\n\n  --------  \n\n")

for train_idx, val_idx in folder.split(X,y):
    print('Train: %s | Val: %s' % (train_idx, test_idx))
    print(" ")            

输出的仅仅为索引，要是数据需要加上代码中的注释部分

可以看到上图中StratifiedKFold 分层采样交叉切分，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。比如原数据中，0,1两类比例是1:1，通过观察StratifiedKFold切分的每个测试集可以发现，0,1两类的占比也为1:1，这就是分层采样。确定了测试集后，测试集的补集就是训练集。

同时应注意到每个测试集均是互斥的。

• KFold不能整除时，每个互斥集的样本数会尽量相近。
  比如67个样本的7折交叉验证，那么就会得到{9,9,9,10,10,10,10}的切分个数结果。