二分类应用十折交叉验证

Question

二分类研究，A类样本数322，B类样本数315，两类一共637，要计算的评价指标有准确率、灵敏度、特异性、F1分数。
做十折交叉验证，具体每一折的两个类别的样本数分别是多少呢?每一次循环的时候，每一折的样本数是十分之一✖322+十分之一✖315吗？还是只是把十分之一×637？

Answer 1

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7670261
• 除此之外, 这篇博客: 李宏毅线性代数-基本概念中的 线性方程组是否有解，等价于，b是否是A的列向量的线性组合 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 
  举例：

  1）b不是A的列向量的线性组合
  
  2）b是A的列向量的线性组合
  

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  根据问题描述和给出的参考资料，可以得出以下结论：

  在进行十折交叉验证时，每一折的样本数应该是每一类的样本数除以10，而不是只考虑总样本数。也就是说，每一折应该分别取十分之一的322和十分之一的315。

  下面是使用Python代码进行计算的示例：

  class_count_A = 322  # A类样本数
  class_count_B = 315  # B类样本数
  total_samples = class_count_A + class_count_B  # 总样本数
  
  # 计算每一折的样本数
  samples_per_fold_A = class_count_A // 10
  samples_per_fold_B = class_count_B // 10
  
  # 输出每一折的样本数
  for i in range(10):
      fold_index = i + 1
      fold_samples_A = samples_per_fold_A
      fold_samples_B = samples_per_fold_B
  
      # 处理剩余的样本数
      if i < class_count_A % 10:
          fold_samples_A += 1
      if i < class_count_B % 10:
          fold_samples_B += 1
  
      print("第", fold_index, "折的样本数：A类", fold_samples_A, "个，B类", fold_samples_B, "个")
  

  运行上述代码，可以得到如下输出：

  第 1 折的样本数：A类 33 个，B类 32 个
  第 2 折的样本数：A类 33 个，B类 32 个
  第 3 折的样本数：A类 32 个，B类 32 个
  第 4 折的样本数：A类 32 个，B类 32 个
  第 5 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  第 6 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  第 7 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  第 8 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  第 9 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  第 10 折的样本数：A类 32 个，B类 31 个
  

  可以看到，每一折的样本数稍有差异，但总体上符合每一类样本数除以10的结果。