有没有可能在stratifiedKFold中取回列表？

在stratifiedKFold中，无法直接取回列表。stratifiedKFold是交叉验证中的一种方法，用于将数据集划分为训练集和测试集。它通过保持每个类别的样本比例来确保训练集和测试集的分布相似。

在使用stratifiedKFold时，通常会使用split方法来生成一个迭代器，该迭代器可以用于获取训练集和测试集的索引。示例如下：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

X = [...]  # 特征数据
y = [...]  # 标签数据

skf = StratifiedKFold(n_splits=5)
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    # 在这里进行模型训练和评估

在上述示例中，skf.split(X, y)返回的迭代器会依次生成训练集和测试集的索引。你可以使用这些索引来获取相应的数据。

需要注意的是，stratifiedKFold是一个交叉验证方法，与列表本身无直接关系。它的作用是帮助我们更好地评估模型的性能，而不是直接返回列表。

关于stratifiedKFold的更多信息，你可以参考腾讯云机器学习平台的相关文档：StratifiedKFold。