Cum se împart datele în straturi pentru validare?

Stratificarea datelor în timpul validării este necesară pentru a păstra proporțiile claselor sau alte caracteristici importante în seturile de antrenament și testare. Acest lucru este deosebit de important în cazul datelor dezechilibrate.

Cum să împărțiți datele în straturi:

1. Identificați caracteristica cheie pentru stratificare (de exemplu, clasa țintă).
2. Utilizați metode de împărțire stratificată, cum ar fi StratifiedKFold sau train_test_split cu parametrul stratify în scikit-learn.

Exemplu cu 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
)

Astfel, asigurați-vă că distribuția claselor în seturile de antrenament și testare va fi aceeași, ceea ce va îmbunătăți calitatea evaluării modelului.