How stratified sampling can improve the accuracy of machine learning models?

Стратифицированная выборка улучшает точность моделей машинного обучения, обеспечивая справедливое представление всех подгрупп в данных. www.geeksforgeeks.org store-restack.vercel.app

Некоторые преимущества:

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

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