Стратифицированная выборка улучшает точность моделей машинного обучения, обеспечивая справедливое представление всех подгрупп в данных. 13

Некоторые преимущества:

• Снижение предвзятости. 35 Стратифицированная выборка минимизирует риск предвзятости при обучении модели, так как все подгруппы представлены в данных. 35
• Улучшение производительности модели. 3 Модели, обученные на стратифицированных выборках, обычно работают лучше, так как они получают более полное представление о данных. 3
• Повышение обобщаемости. 3 Модель, обученная на хорошо представленном наборе данных, с большей вероятностью хорошо обобщается на новые данные. 3
• Более детальный анализ. 5 Стратифицированная выборка позволяет провести более подробный анализ производительности модели, что позволяет оценить, насколько хорошо она работает для каждой подгруппы. 5

Стратифицированная выборка особенно полезна при работе с несбалансированными наборами данных, где одни классы или категории значительно более распространены, чем другие. 1