Стратифицированная выборка важна в машинном обучении, потому что помогает сохранить пропорции классов в тренировочном и тестовом наборах. 3

Некоторые преимущества такого подхода:

• Снижение вероятности предвзятости при анализе. 1 Стратифицированная выборка гарантирует, что каждая подгруппа адекватно представлена в выборке. 1
• Повышение точности результатов. 1 Стратификация обеспечивает справедливую представленность всех подгрупп, что увеличивает точность результатов. 1
• Работа с несбалансированными наборами данных. 1 Стратифицированная выборка особенно полезна, когда определённые классы или категории значительно более распространены, чем другие. 1
• Оценка производительности модели. 1 Стратифицированная выборка в сочетании с k-кратной перекрёстной проверкой гарантирует, что оценка эффективности модели на различных этапах остаётся согласованной и непредвзятой. 1

Таким образом, стратифицированная выборка способствует созданию более точных и надёжных моделей машинного обучения. 3