sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 分层抽样（交叉验证法的一种）

sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 主要用于数据不均匀的时候，比如在医疗数据当中得癌症的人比不得癌症的人少很多，此交叉验证对象是StratifiedKFold和ShuffleSplit的合并，返回分层的随机折叠。折叠是通过保留每个类别的样品百分比来进行的

class sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, *, test_size=None, train_size=None, random_state=None)

参数用法的K折交叉法基本一样，都是通过构建StratifiedShuffleSplit对象，然后再通过for循环和split函数进行拆分，返回的是对应的索引

具体用法可以参考官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit.html#sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit.split