訓練データの枚数を分割させてテストデータは同じ枚数での学習を試みたい

Question

MNISTの訓練データの枚数を分割し学習させ、テストデータの枚数を変えず10,000枚の状態で学習したいのですが、以下のコードで行ったところテストデータの枚数が増えていると他人から指摘されました。個人的にはテストデータの枚数は変わっていないと感じるのですが増えているようであれば教えていただきたいです。

from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from keras.layers.core import Dropout

x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
skf = StratifiedKFold(n_splits=4)
for train_index, test_index in skf.split(x_train,y_train):
 x_train_X = x_train[train_index]
 y_train_Y = y_train[train_index]

shape = (28, 28, 1)
x_train_X = x_train_X.reshape(-1,shape[0],shape[1],shape[2])
x_test = x_test.reshape(-1,shape[0],shape[1],shape[2])
print(x_train_X.shape)
print(y_train_Y.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)
x_train_X = x_train_X.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train_X /= 255
x_test /= 255

Comments

[meg_]

> テストデータの枚数が増えていると他人から指摘されました。
> 個人的にはテストデータの枚数は変わっていないと感じる
"感じる"言われても何も分からないので、x_test, y_testのデータ数を確認した結果を示しましょう。

[kazushi07]

print(x_test.shape)
print(y_test.shape)
(10000, 28, 28, 1)
(10000,)
このような結果が出ました。

[meg_]

当方でも試してみましたがテストデータはそのままですね。（質問のコードのみの結果）
> テストデータの枚数が増えていると他人から指摘されました。
その「他人」に聞かないとその理由は分からないですね。