Como dividir os dados em estratos para validação?

A estratificação de dados durante a validação é necessária para manter as proporções de classes ou outras características importantes nos conjuntos de treino e teste. Isso é especialmente importante em dados desequilibrados.

Como dividir os dados em estratos:

1. Identificar a característica-chave para estratificação (por exemplo, a classe alvo).
2. Utilizar métodos de divisão estratificada, como StratifiedKFold ou train_test_split com o parâmetro stratify no scikit-learn.

Exemplo com 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
)

Assim, você garante que a distribuição das classes nos conjuntos de treino e teste será a mesma, o que melhorará a qualidade da avaliação do modelo.