关于caret中trainControl使用分层k折交叉验证的疑问

• trainControl的cv/repeatedcv是否默认分层？
  是的。当目标变量为分类类型（因子）时，trainControl使用method = "cv"或"repeatedcv"时，默认采用分层k折交叉验证，会自动保持每个折内的类别样本占比与整体数据一致。若为回归任务（目标变量是连续型），则执行普通k折，无分层逻辑。

• 如何设置洗牌模式？
  trainControl无直接控制洗牌的参数，但可通过手动生成带洗牌的折索引实现：

  1. 普通k折（cv）：用createFolds()生成带洗牌的分层折，设置shuffle = TRUE后，将索引传给trainControl的index参数：

     # 生成带洗牌的5分层折
     folds <- createFolds(y = your_target_var, k = 5, shuffle = TRUE)
     ctrl <- trainControl(method = "cv", index = folds)
     # 传入train函数使用
     train(x = ..., y = ..., trControl = ctrl)
     

  2. 重复k折（repeatedcv）：用createMultiFolds()生成多次重复的带洗牌分层折，设置shuffle = TRUE和对应重复次数times，再传给index参数：

     # 生成重复3次的5分层折，每次生成前洗牌
     repeated_folds <- createMultiFolds(y = your_target_var, k = 5, times = 3, shuffle = TRUE)
     ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", index = repeated_folds)
     # 传入train函数使用
     train(x = ..., y = ..., trControl = ctrl)
     

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kaikus