Presná definícia
Čo znamená stratifikovaný výber?
Stratifikovaný výber rozdelí populáciu na vzájomne sa neprekrývajúce vrstvy podľa známej vlastnosti a z každej vyberie vzorku, často tak, aby zachoval alebo zámerne zmenil jej podiel. V ML sa stratifikácia používa aj pri delení dát na zachovanie približného zastúpenia tried. Sama nezaručuje reprezentatívnosť vo vnútri vrstiev a pri neproporcionálnom výbere treba pre populačné odhady zohľadniť výberové váhy.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri zriedkavej diagnóze stratifikovaný split zabezpečí prípady v každom záhybe, aby sa metrika dala vypočítať. Najprv sa však oddelia pacienti alebo pracoviská; triedna stratifikácia nesmie roztrhnúť závislú skupinu. Pri zbere možno nadvzorkovať vzácnu skupinu, no tréningové váhy a prah sa nastavia podľa cieľovej prevalencie. Tím uvedie definíciu vrstiev, pravdepodobnosť výberu a skontroluje malé bunky. Vrstvenie podľa štítku je nemožné, ak štítok v čase budúceho zberu nie je dostupný; vtedy sa použije vhodný proxy alebo iný dizajn.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Čo je stratum?
Podskupina populácie vytvorená podľa známej vlastnosti, z ktorej sa vzorkuje osobitne.
Musia sa zachovať pôvodné podiely?
Nie. Neproporcionálny výber môže zlepšiť odhad malej skupiny, ale vyžaduje váženie.
Prečo stratifikovať klasifikačné foldy?
Aby každý obsahoval približne podobný podiel tried a metriky nekolabovali pri vzácnej triede.
Čo má prednosť: stratifikácia alebo skupiny?
Prevencia úniku medzi závislými skupinami; potom sa podiely tried približujú v rámci tohto obmedzenia.
Odstráni stratifikácia sampling bias?
Nie, ak sú jednotky vo vrstve stále vyberané nereprezentatívne alebo vrstvy vynechajú časť populácie.