Jak podzielić dane na warstwy do walidacji?

Stratyfikacja danych podczas walidacji jest konieczna, aby zachować proporcje klas lub innych ważnych cech w zbiorach treningowych i testowych. Jest to szczególnie ważne w przypadku danych niezbalansowanych.

Jak dzielić dane na straty:

1. Zidentyfikować kluczową cechę do stratifikacji (np. klasę docelową).
2. Używać metod stratifikowanego podziału, takich jak StratifiedKFold lub train_test_split z parametrem stratify w scikit-learn.

Przykład z 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
)

W ten sposób zapewniasz, że rozkład klas w zbiorach treningowych i testowych będzie taki sam, co poprawi jakość oceny modelu.