Sklearn中的StratifiedKFold与stacking模型的融合方法

前言：在通过使用特征工程，模型调优等诸多方法的实践后，在单模型已经是比价再难有突破的情况下，我们可以尝试使用模型的融合，本文将重点讲述StratifiedKFold与stacking的两种模型方法，包括源码的示意过程。

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StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，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。

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
X = np.array([[1, 2, 3, 4],
              [11, 12, 13, 14],
              [21, 22, 23, 24],
              [31, 32, 33, 34],
              [41, 42, 43, 44],
              [51, 52, 53, 54],
              [61, 62, 63, 64],
              [71, 72, 73, 74]])

y = np.array([1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0])

stratified_folder = StratifiedKFold(n_splits=4, random_state=0, shuffle=False)
for train_index, test_index in stratified_folder.split(X, y):
    print("Stratified Train Index:", train_index)
    print("Stratified Test Index:", test_index)
    print("S