Чӣ гуна маълумотҳоро барои тасдиқ кардан ба қабатҳои тақсим кардан мумкин аст?

Тартифікація даних під час валідації необхідна для збереження пропорцій класів або інших важливих ознак у навчальних і тестових наборах. Це особливо важливо при незбалансованих даних.

Як ділити дані на шари:

1. Визначте ключову ознаку для стратифікації (наприклад, цільовий клас).
2. Використовуйте методи стратифікованого розбиття, такі як StratifiedKFold або train_test_split з параметром stratify у scikit-learn.

Приклад з 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
)

Таким чином, ви гарантуєте, що розподіл класів у навчальних і тестових наборах буде однаковим, що покращить якість оцінки моделі.