是的，使用目标变量进行分层抽样是很常见的，有时甚至是必要的。

考虑欺诈检测的案例，给定一个人的一系列特征（例如收入、性别、职位等），我们想要预测该人犯罪的可能性（一个布尔值，表示该人是否是嫌疑人）。这个数据集很可能是非常不对称的，很少有正面的例子。

现在，如果我们想使用 k 折交叉验证，我们必须使用目标变量对样本进行分层。如果我们不这样做，我们最终可能会得到一个没有任何正面示例的折叠，并且无法从该折叠计算任何指标。