Stratifizierte Datenaufteilung
Die stratifizierte Datenaufteilung ist eine Methode, um Datensätze in Trainings-, Validierungs- und Testsets zu unterteilen. Dabei wird sichergestellt, dass die proportionale Verteilung der Zielklassen in jedem Subset erhalten bleibt.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Diese Technik ist besonders wichtig bei Datensätzen mit ungleichen Klassenverteilungen (Klassenungleichgewicht). Ohne Stratifizierung könnte es passieren, dass ein Subset eine Klasse stark über- oder unterrepräsentiert, was zu einem verzerrten Training oder einer unzuverlässigen Modellbewertung führen kann.
Synonyme / Tags
- Stratified Splitting
- Stratified Sampling
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