Деректерді тексеру үшін қалай стратификациялау керек?

Деректерді стратификациялау валидация кезінде сыныптардың немесе басқа маңызды белгілердің пропорцияларын сақтау үшін қажет. Бұл әсіресе деректер теңгерімсіз болған кезде маңызды.

Деректерді страта бойынша бөлу әдістері:

1. Стратификациялау үшін негізгі белгі анықтау (мысалы, мақсатты сынып).
2. StratifiedKFold немесе scikit-learn-дағы stratify параметрімен train_test_split сияқты стратифицированты бөлу әдістерін пайдалану.

scikit-learn мысалы:

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
)

Осылайша, оқыту және тест жиынтықтарындағы сыныптардың таралуы бірдей болатынын қамтамасыз етесіз, бұл модель бағалау сапасын жақсартады.