Как да разделим данните на слоеве за валидиране?

Стратификацията на данните по време на валидирането е необходима, за да се запазят пропорциите на класовете или други важни характеристики в обучаващите и тестовите набори. Това е особено важно при небалансирани данни.

Как да разделите данните на слоеве:

1. Определете ключовата характеристика за стратификация (например, целевия клас).
2. Използвайте методи за стратифицирано разделяне като StratifiedKFold или train_test_split с параметъра stratify в scikit-learn.

Пример с scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
)

Така гарантирате, че разпределението на класовете в обучаващите и тестовите набори ще бъде едно и също, което ще подобри качеството на оценката на модела.