ฉันใช้ Python เพื่อรันโมเดลฟอเรสต์แบบสุ่มบนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลของฉัน (ตัวแปรเป้าหมายคือคลาสไบนารี) เมื่อแยกชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบฉันพยายามอย่างหนักว่าจะใช้การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น (เช่นรหัสที่แสดง) หรือไม่ จนถึงตอนนี้ฉันสังเกตเห็นในโครงการของฉันว่าคดีแบ่งชั้นจะนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่สูงขึ้น แต่ฉันคิดว่าถ้าฉันจะใช้แบบจำลองของฉันเพื่อทำนายกรณีใหม่ซึ่งอาจแตกต่างกันอย่างมากในการกระจายของคลาสเป้าหมายด้วยชุดข้อมูลปัจจุบันของฉัน ดังนั้นฉันจึงอยากคลายข้อ จำกัด นี้และใช้การแบ่งแบบไม่มีการกำหนด ใครสามารถให้คำแนะนำเพื่อชี้แจงประเด็นนี้?
train,test=train_test_split(myDataset, test_size=0.25, stratify=y)