Вы создали модель классификации птиц, случайным образом разделив набор данных на обучающую и валидационную выборки. Точность обучения очень высока, но модель плохо работает на валидационном наборе. Вы обнаружили, что исходный набор данных несбалансирован. Что следует сделать для улучшения производительности валидации?

Несбалансированный набор данных, когда некоторые классы представлены значительно чаще других, может привести к тому, что модель будет переобучаться на мажоритарных классах и плохо работать на миноритарных. Стратифицированная выборка гарантирует, что соотношение классов в обучающей и валидационной выборках будет таким же, как и в исходном наборе данных. Это помогает модели обучаться на репрезентативном распределении классов и улучшает её обобщающую способность. Сбор большего количества данных для мажоритарных классов только усугубит дисбаланс. Обучение на меньшем подмножестве обучающих данных может привести к недообучению. Систематическая выборка не гарантирует сохранения распределения классов.