¿Cómo dividir los datos en estratos para la validación?

La estratificación de datos durante la validación es necesaria para mantener las proporciones de clases u otras características importantes en los conjuntos de entrenamiento y prueba. Esto es especialmente importante en datos desequilibrados.

Cómo dividir los datos en estratos:

1. Identificar la característica clave para la estratificación (por ejemplo, la clase objetivo).
2. Utilizar métodos de partición estratificada, como StratifiedKFold o train_test_split con el parámetro stratify en scikit-learn.

Ejemplo con 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
)

De esta manera, garantizas que la distribución de clases en los conjuntos de entrenamiento y prueba sea la misma, lo que mejorará la calidad de la evaluación del modelo.