Как стратификация данных влияет на качество обучения модели?

Стратификация данных положительно влияет на качество обучения модели, поскольку помогает сохранить пропорции классов в тренировочном и тестовом наборах. sky.pro Это особенно полезно для задач классификации с несбалансированными данными. sky.pro

Некоторые преимущества стратификации:

• Сосредоточение на важных группах объектов. loginom.ru Стратификация позволяет игнорировать малозначимые группы. loginom.ru
• Снижение ошибки выборки. loginom.ru www.baeldung.com Стратифицированная выборка уменьшает ошибку выборки в случаях, когда совокупность можно разделить на подгруппы. www.baeldung.com
• Более точная оценка параметров модели. www.baeldung.com Когда совокупность можно разделить на однородные подгруппы, стратифицированная выборка даёт более точную оценку параметров модели, чем случайная выборка. www.baeldung.com

Однако у стратификации есть и недостатки: выбор признаков, по которым следует проводить стратификацию, неоднозначен, стратификация бесполезна, если в исходной совокупности нет однородных групп. loginom.ru