В каких случаях StratifiedKFold может быть предпочтительнее KFold?

StratifiedKFold может быть предпочтительнее KFold в случаях, когда в наборе данных есть несбалансированное распределение классов. stackoverflow.com community.deeplearning.ai

StratifiedKFold сохраняет пропорции классов в каждом фолде, что особенно полезно для таких данных, где одна категория может быть значительно больше других. sky.pro Например, в задачах медицинской диагностики, где количество больных и здоровых пациентов может сильно различаться. sky.pro

При использовании KFold распределение набора данных по классам не учитывается. stackoverflow.com

Однако выбор между StratifiedKFold и KFold зависит от конкретных потребностей проекта. community.deeplearning.ai Если набор данных содержит большое количество экземпляров, то в задаче классификации можно использовать как StratifiedKFold, так и KFold. stackoverflow.com