分层训练/测试拆分，保证包含强不平衡数据集上的小类

分层训练/测试拆分是一种在机器学习领域常用的数据集划分方法，旨在保证训练集和测试集中都包含强不平衡数据集中的小类样本。在这种方法中，数据集首先按照类别进行划分，然后在每个类别中分别进行训练集和测试集的划分。

这种拆分方法的优势在于能够更好地评估模型在处理小类样本时的性能，因为小类样本往往更难分类和识别。通过保证训练集和测试集中都包含小类样本，可以避免模型在训练集上过度拟合大类样本而无法很好地泛化到小类样本的问题。

分层训练/测试拆分在各种机器学习任务中都有广泛的应用场景，特别是在面对不平衡数据集的情况下。例如，在医疗诊断中，某些罕见疾病的样本可能只占总体数据集的很小比例，但对于准确诊断来说却非常重要。通过使用分层训练/测试拆分，可以确保训练集和测试集中都包含这些罕见疾病的样本，从而提高模型对于这些疾病的识别能力。

在腾讯云的产品中，推荐使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行分层训练/测试拆分。TMLP提供了丰富的机器学习工具和算法库，支持各种数据处理、特征工程和模型训练的任务。通过使用TMLP，可以方便地进行分层训练/测试拆分，并进行模型评估和性能分析。

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