불균형 분류 데이터에 StratifiedKFold를 적용할 때 고려해야 할 사항으로 옳은 것은?

AICE · 0pt

StratifiedKFold를 적용하면 각 폴드의 클래스 비율뿐 아니라 모든 설명변수의 분포까지 동일하게 유지된다. StratifiedKFold는 클래스 비율을 유지하지 않고 각 폴드의 표본 수만 동일하게 만드는 방법이다. StratifiedKFold를 사용하면 동일 대상의 데이터가 학습과 검증 세트에 동시에 포함되더라도 데이터 누수가 발생하지 않는다. 각 폴드의 클래스 비율을 유사하게 유지하는 데 유용하지만, 그룹이나 시간적 종속성이 있는 데이터에서는 데이터 구조에 적합한 분할 방법을 별도로 고려해야 한다.