Ma'lumotlarni tekshirish uchun qanday qatlamlarga bo'lish mumkin?

Ma'lumotlarni validatsiya qilishda qatlamlashtirish zarur, chunki bu o'quv va test to'plamlarida sinflar yoki boshqa muhim xususiyatlarning nisbatlarini saqlash uchun kerak. Bu ayniqsa, muvozanatsiz ma'lumotlarda muhim.

Ma'lumotlarni qatlamlarga bo'lish:

1. Stratifikatsiya uchun asosiy xususiyatni aniqlang (masalan, maqsad sinfi).
2. Stratifikatsiyalash usullaridan foydalaning, masalan, StratifiedKFold yoki train_test_split parametr bilan stratify scikit-learn'da.

scikit-learn bilan misol:

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
)

Shunday qilib, siz o'quv va test to'plamlaridagi sinf taqsimotining bir xil bo'lishini ta'minlaysiz, bu esa model baholash sifatini yaxshilaydi.