❓Зачем использовать stratifed sampling при разбиении на обучающую и тестовую выборки
Stratified sampling (стратифицированная выборка) используется для того, чтобы сохранить пропорции классов (или других важных характеристик) при разбиении данных на обучающую и тестовую части. Это особенно важно, если классы несбалансированы.
Если разбивать случайно, есть риск, что тестовая выборка окажется смещённой — например, в ней будет слишком мало примеров миноритарного класса. Это приведёт к некорректной оценке модели: она может показывать хорошую точность на тесте, но при этом плохо распознавать важные, но редкие случаи.
Stratified sampling помогает избежать этого перекоса, делая тестовую оценку более надёжной и репрезентативной. Особенно важно использовать этот подход при кросс-валидации и в задачах с дисбалансом классов.
❓Зачем использовать stratifed sampling при разбиении на обучающую и тестовую выборки
Stratified sampling (стратифицированная выборка) используется для того, чтобы сохранить пропорции классов (или других важных характеристик) при разбиении данных на обучающую и тестовую части. Это особенно важно, если классы несбалансированы.
Если разбивать случайно, есть риск, что тестовая выборка окажется смещённой — например, в ней будет слишком мало примеров миноритарного класса. Это приведёт к некорректной оценке модели: она может показывать хорошую точность на тесте, но при этом плохо распознавать важные, но редкие случаи.
Stratified sampling помогает избежать этого перекоса, делая тестовую оценку более надёжной и репрезентативной. Особенно важно использовать этот подход при кросс-валидации и в задачах с дисбалансом классов.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from de
