Unverified50% confidenceFactExact time
分层抽样按各类别在总体中的比例进行抽样，sklearn的StratifiedShuffleSplit在此基础上增加随机打乱与多次重采样能力，特别适合类别不平衡场景
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7/19/2026
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Related Claims
Unverified类别不平衡的解决方案包括重采样、类权重调整以及主动丢弃连续重复的静止帧，简单重采样可能导致过拟合少数类，通常需结合数据增强75% similarUnverified随机抽样检查一致性会因大部分样本简单而得到虚高的一致率，掩盖真正有问题的区域72% similarUnverified民调聚合通过组合多个样本增大总样本量缩小误差范围，不同机构的系统性偏差在聚合中可能相互抵消68% similarUnverified通过记录随机种子可精确复现导致失败的特定顺序，再通过二分法逐步缩小污染源的范围67% similarUnverified当随机化实验不可行时，因果推断方法变得关键，包括双重差分法（DID）、断点回归（RDD）、工具变量法（IV）和倾向评分匹配（PSM）66% similar
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