Как собрать train/val/test split и бенчмарк? Как правильно разбить данные?

Правильное разбиение данных на train/val/test — ключ к честной оценке модели и предотвращению переобучения.

• Train (обучающая выборка) — используется для обучения модели.
• Validation (валидационная выборка) — нужна для настройки гиперпараметров и выбора лучшей модели.
• Test (тестовая выборка) — применяется для окончательной оценки качества модели на новых данных.

Как правильно разбить данные:

1. Случайное разбиение: если данные однородны и независимы, можно случайно разделить их, например, 70% train, 15% val, 15% test.
2. Стратифицированное разбиение: для несбалансированных классов важно сохранить пропорции классов в каждом сете.
3. Временное разбиение: для временных рядов или последовательных данных тест должен быть позже по времени, чтобы избежать утечки информации.

Бенчмарк:

• Используйте метрики, релевантные задаче (accuracy, F1, ROC-AUC и т.д.).
• Сравнивайте с базовыми моделями (baseline).
• Для стабильности результатов можно использовать кросс-валидацию.

Пример на Python с использованием sklearn:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train_val, X_test, y_train_val, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.15, stratify=y)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train_val, y_train_val, test_size=0.176, stratify=y_train_val)  # 0.176*0.85 ≈ 0.15

Так мы получим примерно 70% train, 15% val, 15% test с сохранением пропорций классов.