Kako podeliti podatke na slojeve za validaciju?

Стратификација података током валидације је неопходна да би се сачували пропорције класа или других важних карактеристика у обуличним и тест скуповима. Ово је посебно важно код неравномерних података.

Како делити податке на слојеве:

1. Идентификовати кључни карактер за стратификацију (нпр. циљна класа).
2. Користити методе стратифицираног раздвајања, као што су StratifiedKFold или train_test_split са параметром stratify у scikit-learn.

Пример са 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
)

На овај начин, обезбеђујете да ће расподела класа у обуличним и тест скуповима бити иста, што ће побољшати квалитет процене модела.