5折交叉验证拆分生成器

这段 Python 代码的作用是生成 5 个交叉验证（CV）拆分，用于机器学习模型的训练和测试。

输入参数包括：

输出结果是一个字典，包含 5 个键值对，每个键值对代表一次 CV 拆分。每个键对应一组训练集和测试集的索引，可以用于从正负样本中提取相应的样本数据。

该函数的实现原理是使用 scikit-learn 库中的 StratifiedKFold 函数进行数据拆分。StratifiedKFold 可以确保每个拆分中正负样本的比例相同，从而避免因样本不均衡导致的模型过拟合问题。