直接上图： 由上图可见，KFold和ShuffleSplit的最大不同就是，KFold进行的n_split划分，每次的划分数据都不会重复，而ShuffleSplit的会有重复的；
进一步展开的说：
KFold 和ShuffleSplit都是分层抽样，都可以进行n次split（上例中都是4次）以便用于交叉验证，都可以在split之前把数据“洗洗牌”打乱；不同点是KFold，在shuffle=True的设定下，别管split几次，都是shuffle一次；之后的split得到的测试数据都不重复，最后数据集的每个部分都做过一次测试数据集；ShuffleSplit是split的次数和shuffle的次数一样多，每次split的时候就是test_size或者train_size的比例进行随机抽样，最后数据集里的样本会多次出现在测试集中；
