使用sklearn.model_selection拆分不平衡数据集

时，可以采用StratifiedKFold或StratifiedShuffleSplit方法来保持数据集的类别分布比例。

1. StratifiedKFold：这是一种交叉验证方法，它将数据集分成k个折叠，每个折叠中的类别比例与整个数据集中的类别比例相同。可以使用sklearn.model_selection.StratifiedKFold函数来实现。优势是能够保持类别分布的一致性，适用于分类问题。应用场景包括文本分类、图像分类等。推荐的腾讯云相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）。
2. StratifiedShuffleSplit：这是一种随机拆分方法，它将数据集随机拆分成训练集和测试集，同时保持类别比例的一致性。可以使用sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit函数来实现。优势是能够在不同的训练集和测试集中保持类别分布的一致性，适用于分类问题。应用场景包括异常检测、信用评分等。推荐的腾讯云相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）。

需要注意的是，以上方法只是拆分不平衡数据集的一种方式，具体选择哪种方法还需要根据具体问题和数据集的特点来决定。此外，还可以考虑使用过采样（如SMOTE）或欠采样（如RandomUnderSampler）等方法来处理不平衡数据集。