Как делить данные на страты для валидации?

Стратификация данных при валидации нужна, чтобы сохранить пропорции классов или других важных признаков в обучающей и тестовой выборках. Это особенно важно при несбалансированных данных.

Как делить данные на страты:

1. Определить ключевой признак для стратификации (например, целевой класс).
2. Использовать методы стратифицированного разбиения, например, StratifiedKFold или train_test_split с параметром stratify в scikit-learn.

Пример с scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42
)

Так вы гарантируете, что распределение классов в обучающей и тестовой выборках будет одинаковым, что улучшит качество оценки модели.