交叉验证是一种统计学方法，用于评估机器学习模型的性能。通过将数据集分成多个子集，可以在不同的训练集和测试集上评估模型，从而得到更准确的性能估计。本文介绍的是一个用于构建交叉验证生成器的工具，它可以帮助在不同的数据分割策略下进行模型评估。
该工具的主要参数包括：
cv：整数或None，默认值为5。这个参数决定了交叉验证的分割策略。可能的输入值包括：
- None：使用默认的5折交叉验证。
- 整数：指定折数。
- 可迭代对象：生成(train, test)分割作为索引数组。
对于整数/None输入，如果classifier参数为True且y是二元或多类，则使用StratifiedKFold。在所有其他情况下，使用KFold。
更多关于交叉验证策略的信息，可以参考用户指南。
自版本0.22起，cv的默认值从3折改为5折。
y：数组类型，默认为None。这是监督学习问题中的目标变量。
classifier：布尔值，默认为False。表示任务是否为分类任务，如果是，则使用stratified KFold。
该工具返回一个交叉验证器实例，通过split方法生成训练/测试分割。
以下是使用该工具的示例代码：
from sklearn.model_selection import check_cv
# 示例1：非分类任务
checked_cv = check_cv(cv=5, y=None, classifier=False)
print(checked_cv)
# 示例2：分类任务
checked_cv = check_cv(cv=5, y=[1, 1, 0, 0, 0, 0], classifier=True)
print(checked_cv)
在第一个示例中，没有指定目标变量y，并且classifier参数为False，因此工具将使用默认的5折交叉验证。在第二个示例中，指定了目标变量y，并且classifier参数为True，因此工具将使用StratifiedKFold进行交叉验证。