ある企業が、過去20年間の月間売上実績（1～5）を評価する分類器を構築しています。データセットには、月、販売地域、地域の総売上、店舗数が含まれています。毎年2か月間は、一貫して高い総売上を示しています（季節的なピーク）。カテゴリカル特徴量をワンホットエンコーディングし、トレーニングした後、検証セットでのモデルの精度は期待よりも悪くなりました。検証精度を最も改善する可能性が高いステップはどれですか？

このシナリオでは、季節性（特定の月に高い売上）と地域性（販売地域）がデータに内在する重要なパターンです。層化サンプリングは、これらの重要なカテゴリカル特徴量（月と販売地域）の分布がトレーニングセットと検証セットの両方で均等に表現されるようにします。これにより、モデルがこれらのパターンを効果的に学習し、未知のデータに対してより正確に一般化できるようになります。 外れ値の削除は、常に精度を改善するとは限りません。特に、外れ値が実際のビジネスイベントを表している場合、それらを削除するとモデルの汎化能力が損なわれる可能性があります。総売上の正規化は、モデルの学習を助ける一般的な前処理ステップですが、検証精度が低い根本的な原因がデータの分割方法にある場合、それだけでは不十分です。地域ごとの正規化も同様に、データの分割方法の問題を解決しません。