# Réviser et livrer des partitions stratifiées pour la classification

Préparer des observations indépendantes, figer une partition stratifiée, contrôler classes et limites des tests de fuite, puis livrer les fichiers avec leur registre.

> Page canonique: https://elysiatools.com/fr/hubs/classification-dataset-stratified-split-review-and-handoff

- **Mots-clés:** partition stratifiée classification, entraînement validation test, contrôle fuite de données, livraison données reproductibles

## Questions fréquentes

### La même graine reproduit-elle scikit-learn ?

Non. Entrée, ordre, champs, options et version doivent correspondre. Le générateur aléatoire de cet outil diffère de celui d'autres bibliothèques.

### Aucune alerte signifie-t-elle aucune fuite ?

Non. Le contrôle compare des lignes entières. Des ID distincts, quasi-copies, sujets répétés et variables futures peuvent lui échapper.

### L'aperçu SMOTE modifie-t-il les CSV ?

Non. Il montre des exemples numériques issus de l'entraînement ; les CSV exportés gardent les lignes originales affectées. Toute augmentation approuvée est réalisée séparément.

### Deux exemples d'une classe couvrent-ils trois partitions ?

Non. Le minimum accepté ne garantit pas la présence partout ; revoir les effectifs et faire approuver un autre plan ou une collecte complémentaire.

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