Как определить оптимальное значение сплита

Для определения оптимального значения сплита (например, train/test или train/val/test) учитывайте:

1. Размер датасета:

   • Маленькие датасеты (1K-10K): 70/30 или 80/20
   • Большие датасеты (100K+): 90/10 или 95/5

2. Тип задачи:

   • Для стабильных данных (CV/NLP) можно уменьшить test size
   • Для временных рядов важно сохранять хронологию

3. Метрики стабильности:
   • Проверяйте, что метрики на валидации не сильно скачут при разных сплитах

Пример с train_test_split:

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, 
    test_size=0.2,  # Оптимально для большинства случаев
    random_state=42,
    stratify=y  # Для несбалансированных данных
)

Для временных рядов лучше использовать TimeSeriesSplit:

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)

Всегда проверя стабильность метрик на разных сплитах!