❓Зачем использовать stratifed sampling при разбиении на обучающую и тестовую выборки
Stratified sampling (стратифицированная выборка) используется для того, чтобы сохранить пропорции классов (или других важных характеристик) при разбиении данных на обучающую и тестовую части. Это особенно важно, если классы несбалансированы.
Если разбивать случайно, есть риск, что тестовая выборка окажется смещённой — например, в ней будет слишком мало примеров миноритарного класса. Это приведёт к некорректной оценке модели: она может показывать хорошую точность на тесте, но при этом плохо распознавать важные, но редкие случаи.
Stratified sampling помогает избежать этого перекоса, делая тестовую оценку более надёжной и репрезентативной. Особенно важно использовать этот подход при кросс-валидации и в задачах с дисбалансом классов.
❓Зачем использовать stratifed sampling при разбиении на обучающую и тестовую выборки
Stratified sampling (стратифицированная выборка) используется для того, чтобы сохранить пропорции классов (или других важных характеристик) при разбиении данных на обучающую и тестовую части. Это особенно важно, если классы несбалансированы.
Если разбивать случайно, есть риск, что тестовая выборка окажется смещённой — например, в ней будет слишком мало примеров миноритарного класса. Это приведёт к некорректной оценке модели: она может показывать хорошую точность на тесте, но при этом плохо распознавать важные, но редкие случаи.
Stratified sampling помогает избежать этого перекоса, делая тестовую оценку более надёжной и репрезентативной. Особенно важно использовать этот подход при кросс-валидации и в задачах с дисбалансом классов.
