StratifiedKFold的混淆矩阵和分类报告

StratifiedKFold是一种用于交叉验证的算法，它是KFold的改进版本。在机器学习中，交叉验证是一种评估模型性能的常用方法。它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代训练和测试模型，以获得更准确的模型性能评估。

混淆矩阵（confusion matrix）是用来评估分类模型性能的一种表格形式。它以实际类别和预测类别为基础，将样本划分为真阳性（True Positive）、真阴性（True Negative）、假阳性（False Positive）和假阴性（False Negative）四个类别，并将其填入矩阵的不同位置。混淆矩阵可以直观地展示模型的分类结果和错误情况。

分类报告（classification report）是一种用于评估分类模型性能的指标汇总报告。它通常基于混淆矩阵的结果，提供了更全面的性能评估指标，包括精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）和支持度（support）。分类报告可以帮助我们更好地理解分类模型在不同类别上的性能表现。

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