我尝试阅读文档RepeatedStratifiedKFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RepeatedStratifiedKFold.html and StratifiedKFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedKFold.html，但无法区分这两种方法之间的区别，除了RepeatedStratifiedKFold重复StratifiedKFold n times每次重复都有不同的随机化。
我的问题是：这两种方法返回的结果相同吗？我应该使用哪一个来拆分不平衡做时的数据集GridSearchCV选择这种方法的理由是什么？
Both StratifiedKFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedKFold.html and RepeatedStratifiedKFold https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.RepeatedStratifiedKFold.html当用于具有严重类别不平衡的分类问题时可以非常有效。他们两个stratify按类标签采样；也就是说，他们以这样的方式分割数据集，即在每个子集/折叠中保留与原始数据集大致相同的类分布（即每个类的样本百分比相同）。然而，单次运行StratifiedKFold可能会导致模型性能的噪声估计，因为数据的不同分割可能会导致非常不同的结果。那就是哪里RepeatedStratifiedKFold发挥作用。
RepeatedStratifiedKFold允许通过简单地重复来提高机器学习模型的估计性能交叉验证 https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html多次执行该程序（根据n_repeats值），并报告mean所有运行的所有折叠的结果。这mean预计结果将是对模型性能的更准确估计（请参阅本文 https://machinelearningmastery.com/repeated-k-fold-cross-validation-with-python/).
因此——回答你的问题——no，这两种方法将not提供相同的结果。使用RepeatedStratifiedKFold意味着每次运行该过程都会导致数据集不同的分层k-折叠，因此，性能结果会有所不同。
RepeatedStratifiedKFold其优点是可以提高估计模型的性能，但代价是拟合和评估更多模型。例如，如果重复 5 次（即n_repeats=5）的 10 倍交叉验证用于估计模型的性能，这意味着需要拟合（训练）和评估 50 个不同的模型，这可能会导致计算成本高昂，具体取决于数据集的大小、机器学习算法的类型、设备规格等。但是，RepeatedStratifiedKFold进程可以在不同的内核或不同的机器上执行，这可以显着加快进程。例如，设置n_jobs=-1将使用系统上所有可用的内核（看看here https://machinelearningmastery.com/multi-core-machine-learning-in-python/).
在评估时，请确保使用适当的指标，如中所述这个答案 https://stackoverflow.com/a/70850584/17865804.
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