十折交叉验证应用于二分类，关于样本数的组成问题

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。
十折交叉验证，是把样本分成10份，其中1份测试，9份训练。这样循环10次，每一次循环的时候，每一折的样本组成是十分之一✖322+十分之一✖315吗？还是直接十分之一×637呢？

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: 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:

  问题提到了十折交叉验证中每个训练折的样本组成的计算方式。在十折交叉验证中，数据集被分为10个等分，每次用其中9个作为训练集，剩下的一个作为测试集。因此，每个训练折的样本数量应该是总样本数的十分之九。

  具体计算方式为： - 首先，计算每个折的样本数量：总样本数除以10并取整。 - 然后，将计算出的每个折的样本数量乘以9，得到每个训练折的样本数量。

  下面是示例代码，展示了如何计算每个训练折的样本数量：

  import math
  
  total_samples = 637
  num_folds = 10
  
  fold_samples = math.floor(total_samples / num_folds)
  train_samples = fold_samples * (num_folds - 1)
  

  在这个例子中，fold_samples表示每个折的样本数量，train_samples表示每个训练折的样本数量。可以看到，train_samples的计算方式是先计算每个折的样本数量，然后将其乘以9。

  所以答案是，每个训练折的样本组成是通过将每个折的样本数量乘以9来确定的。

麻烦大家答疑