Kaip padalinti duomenis į sluoksnius validacijai?

Duomenų stratifikacija vertinimo metu yra būtina, norint išlaikyti klasių ar kitų svarbių požymių proporcijas mokymo ir testavimo rinkiniuose. Tai ypač svarbu nesubalansuotuose duomenyse.

Kaip dalyti duomenis į stratą:

1. Nustatykite pagrindinį požymį stratifikacijai (pvz., tikslinę klasę).
2. Naudokite stratifikacijos metodus, pvz., StratifiedKFold arba train_test_split su stratify parametru scikit-learn.

Pavyzdys su 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
)

Šiuo būdu užtikrinama, kad klasių pasiskirstymas mokymo ir testavimo rinkiniuose būtų tas pats, kas pagerina modelio įvertinimo kokybę.