kfold의 경우 일정한 간격으로 잘라서 사용한다.

속성 값이 일정하게 유지되지 않기 때문에 편협되게 예측할 수 있다.

이를 보완하기 위해서 StratifiedKFold를 사용한다.

target에 속성값의 개수를 동일하게 가져감으로서 kFold 데이터가 한곳으로 몰리는 것을 방지

분류는 클래스 레이블에 대한 예측, 회귀는 연속적인 출력 값에 대한 예측이다.

따라서 StratifiedKFold는 회귀에서 지원하지 않는다.(회귀 연속적 숫자)