Когда дело доходит до анализа данных и машинного обучения, одним из фундаментальных шагов является разделение набора данных на наборы для обучения и тестирования. Это разделение имеет решающее значение для оценки производительности ваших моделей. Однако в некоторых сценариях простого случайного разделения может быть недостаточно. Вот тут-то и вступает в игру стратифицированное разделение в Scikit-Learn. В этой статье мы углубимся в концепцию стратифицированного разделения, изучим его важность и обсудим различные методы его реализации с помощью Scikit-Learn в Python.

Что такое стратифицированное разделение?
Стратифицированное разделение – это метод, используемый для обеспечения сохранения распределения классов в наборе данных как в обучающем, так и в тестовом наборах. Другими словами, это помогает поддерживать долю разных классов в каждом разбиении, что особенно важно при работе с несбалансированными наборами данных.

Метод 1: StratifiedShuffleSplit
Scikit-Learn предоставляет класс StratifiedShuffleSplit, который можно использовать для создания нескольких рандомизированных стратифицированных разбиений набора данных. Этот метод гарантирует, что каждое разделение сохраняет то же распределение классов, что и исходный набор данных.

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
# Assuming X contains the features and y contains the target variable
splitter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
train_indices, test_indices = next(splitter.split(X, y))
X_train, X_test = X[train_indices], X[test_indices]
y_train, y_test = y[train_indices], y[test_indices]

Метод 2: StratifiedKFold
Если вы работаете с перекрестной проверкой, StratifiedKFoldScikit-Learn предоставляет стратифицированную версию k-кратной перекрестной проверки. Он делит набор данных на k сгибов, сохраняя при этом распределение классов в каждом сгибе.

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
# Assuming X contains the features and y contains the target variable
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)
for train_indices, test_indices in cv.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_indices], X[test_indices]
    y_train, y_test = y[train_indices], y[test_indices]
    # Perform model training and evaluation on each fold

Метод 3: train_test_split с использованием stratify
Вы также можете добиться стратифицированного разделения с помощью функции train_test_splitв Scikit-Learn, указав параметр stratify.

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Assuming X contains the features and y contains the target variable
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

Стратифицированное разделение — это важный метод сохранения распределения классов в наборе данных во время разделения на поезд-тест. В этой статье мы рассмотрели различные методы реализации стратифицированного разделения с помощью Scikit-Learn. Включив эти методы в конвейер анализа данных, вы сможете обеспечить более надежную оценку модели и повысить общую производительность моделей машинного обучения.

Помните, что понимание характера ваших данных и выбор подходящей стратегии разделения имеют решающее значение для точной оценки модели. Итак, в следующий раз, когда вы столкнетесь с несбалансированными наборами данных, рассмотрите возможность использования методов стратифицированного разделения, чтобы выровнять правила игры!