Ako rozdeliť údaje na vrstvy pre validáciu?

Stratifikácia dát počas validácie je nevyhnutná na zachovanie pomerov tried alebo iných dôležitých znakov v tréningových a testovacích súboroch. To je obzvlášť dôležité pri nevyvážených dátach.

Ako rozdeliť dáta na vrstvy:

1. Určite kľúčový znak pre stratifikáciu (napríklad cieľovú triedu).
2. Použite metódy stratifikovaného rozdelenia, ako sú StratifiedKFold alebo train_test_split s parametrom stratify v scikit-learn.

Príklad so 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
)

Tým zabezpečíte, že rozdelenie tried v tréningových a testovacích súboroch bude rovnaké, čo zlepší kvalitu hodnotenia modelu.