对于sklearn GridSearchCV，你如何保证每个文件夹的训练集中都会出现类呢？

对于sklearn GridSearchCV，可以通过设置StratifiedKFold或KFold的参数来保证每个文件夹的训练集中都会出现类。

1. StratifiedKFold：StratifiedKFold是一种分层抽样的交叉验证方法，它可以保证每个文件夹的训练集中都会出现类。在GridSearchCV中，可以通过设置cv参数为StratifiedKFold对象来实现。例如：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold

param_grid = {...}  # 设置参数网格
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True)  # 设置分层抽样的交叉验证对象
grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=cv)

1. KFold：KFold是一种普通的交叉验证方法，可以通过设置shuffle参数为True来打乱数据，从而保证每个文件夹的训练集中都会出现类。在GridSearchCV中，可以通过设置cv参数为KFold对象来实现。例如：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold

param_grid = {...}  # 设置参数网格
cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True)  # 设置交叉验证对象
grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=cv)

以上两种方法都可以保证每个文件夹的训练集中都会出现类，从而提高模型的泛化能力和稳定性。

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