Почему стратифицированная выборка важна в машинном обучении?

Стратифицированная выборка важна в машинном обучении, потому что помогает сохранить пропорции классов в тренировочном и тестовом наборах. sky.pro

Некоторые преимущества такого подхода:

• Снижение вероятности предвзятости при анализе. www.geeksforgeeks.org Стратифицированная выборка гарантирует, что каждая подгруппа адекватно представлена в выборке. www.geeksforgeeks.org
• Повышение точности результатов. www.geeksforgeeks.org Стратификация обеспечивает справедливую представленность всех подгрупп, что увеличивает точность результатов. www.geeksforgeeks.org
• Работа с несбалансированными наборами данных. www.geeksforgeeks.org Стратифицированная выборка особенно полезна, когда определённые классы или категории значительно более распространены, чем другие. www.geeksforgeeks.org
• Оценка производительности модели. www.geeksforgeeks.org Стратифицированная выборка в сочетании с k-кратной перекрёстной проверкой гарантирует, что оценка эффективности модели на различных этапах остаётся согласованной и непредвзятой. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, стратифицированная выборка способствует созданию более точных и надёжных моделей машинного обучения. sky.pro