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Data Analysis

Train/Test-Split mit Stratifizierung

Liest ein CSV/JSON-Dataset und teilt es stratifiziert nach der Zielspalte in train/validation/test (standardmäßig 70/15/15, reproduzierbarer Seed) oder stratifiziertes k-fold; Bericht zur Klassenverteilung pro Split mit Abweichungsbalken, Leck-Check über doppelte Zeilen, SMOTE-Vorschau (Nächste-Nachbarn-Interpolation auf dem Train-Split) und CSV-Export als ZIP.

html· HTML-ErgebnisWerkzeug öffnen

Schnellstart

Rufen Sie dieses Werkzeug aus Ihrem Code in drei Sprachen auf.

cURL
# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/api/upload/presign/train-test-split-with-stratification' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"filename":"dataFile.ext","contentType":"application/octet-stream","size":12345}'

# 2) PUT the file bytes directly to the presigned uploadUrl
curl -X PUT '<presigned uploadUrl>' \
  --data-binary @/path/to/file.ext

# 3) Call the tool, passing the returned storageKey for each file field
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/de/api/tools/train-test-split-with-stratification' \
  -F 'dataFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
  -F 'datasetText=text,length,label
The movie was wonderful and I loved every minute,42,positive
Absolutely terrible waste of time,31,negative
Pretty good overall would recommend,31,positive
Bad acting and a worse plot,25,negative
I enjoyed it a lot,16,positive
Not great not terrible just fine,30,neutral
Loved the soundtrack and visuals,28,positive
The pacing was boring and slow,28,negative
It was okay nothing special,24,neutral
Fantastic acting by the whole cast,30,positive
Weak ending ruined it for me,24,negative
Fine for a rainy afternoon,24,neutral
Brilliant and moving film,23,positive
Disappointing sequel,19,negative
Mediocre but watchable,21,neutral
Gorgeous cinematography throughout,29,positive
Painfully dull script,19,negative
A masterpiece of the genre,24,positive
Cliched and forgettable,20,negative
Charming and genuinely funny,25,positive
Skip it you will thank me,21,negative
Delightful from start to finish,27,positive
Two hours I will never get back,29,negative
Watchable if nothing else is on,26,neutral' \
  -F 'targetColumn=label' \
  -F 'splitMode=standard' \
  -F 'trainPercent=70' \
  -F 'valPercent=15' \
  -F 'kFolds=5' \
  -F 'randomSeed=42' \
  -F 'stratify=true' \
  -F 'shuffle=true' \
  -F 'smotePreview=false' \
  -F 'exportZip=true'

© 2026 Elysia Tools. Entwicklerdokumentation.

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API-Referenz

Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Eingaben als JSON. Dateiparameter erfordern einen vorherigen Upload.

Endpunkt

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/de/api/tools/train-test-split-with-stratification

Parameter

NameTypErforderlichBeschreibung
dataFilefileUpload nötigNein—
datasetTexttextareaNein—
targetColumntextJa—
splitModeselectNein—
trainPercentnumberNein—
valPercentnumberNein—
kFoldsnumberNein—
randomSeednumberNein—
stratifycheckboxNein—
shufflecheckboxNein—
smotePreviewcheckboxNein—
exportZipcheckboxNein—
Dateiparameter müssen zuerst per POST /upload/train-test-split-with-stratification hochgeladen werden; der zurückgegebene filePath wird dann an das entsprechende Feld übergeben.

Antwortformat

HTML-Ergebnis

JSON
{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

MCP-Integration

Fügen Sie dieses Werkzeug Ihrem Model-Context-Protocol-Server hinzu, damit KI-Agenten es auflisten und aufrufen können.

Serverkonfiguration

Fügen Sie diesen Block Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu:

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-train-test-split-with-stratification": {
      "name": "train-test-split-with-stratification",
      "description": "Liest ein CSV/JSON-Dataset und teilt es stratifiziert nach der Zielspalte in train/validation/test (standardmäßig 70/15/15, reproduzierbarer Seed) oder stratifiziertes k-fold; Bericht zur Klassenverteilung pro Split mit Abweichungsbalken, Leck-Check über doppelte Zeilen, SMOTE-Vorschau (Nächste-Nachbarn-Interpolation auf dem Train-Split) und CSV-Export als ZIP.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=train-test-split-with-stratification",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge auflisten

Nach dem Verbinden mit dem SSE-Endpunkt listen Sie die bereitgestellten Werkzeuge auf:

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Dieses Werkzeug aufrufen

Rufen Sie das Werkzeug über seine ID auf; Argumente werden aus seiner Parameterliste gebildet:

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "train-test-split-with-stratification",
    "arguments": {
  "dataFile": "https://example.com/file.ext",
  "datasetText": "text,length,label\nThe movie was wonderful and I loved every minute,42,positive\nAbsolutely terrible waste of time,31,negative\nPretty good overall would recommend,31,positive\nBad acting and a worse plot,25,negative\nI enjoyed it a lot,16,positive\nNot great not terrible just fine,30,neutral\nLoved the soundtrack and visuals,28,positive\nThe pacing was boring and slow,28,negative\nIt was okay nothing special,24,neutral\nFantastic acting by the whole cast,30,positive\nWeak ending ruined it for me,24,negative\nFine for a rainy afternoon,24,neutral\nBrilliant and moving film,23,positive\nDisappointing sequel,19,negative\nMediocre but watchable,21,neutral\nGorgeous cinematography throughout,29,positive\nPainfully dull script,19,negative\nA masterpiece of the genre,24,positive\nCliched and forgettable,20,negative\nCharming and genuinely funny,25,positive\nSkip it you will thank me,21,negative\nDelightful from start to finish,27,positive\nTwo hours I will never get back,29,negative\nWatchable if nothing else is on,26,neutral",
  "targetColumn": "label",
  "splitMode": "standard",
  "trainPercent": 70,
  "valPercent": 15,
  "kFolds": 5,
  "randomSeed": 42,
  "stratify": true,
  "shuffle": true,
  "smotePreview": false,
  "exportZip": true
}
  }
}
Verketten Sie mehrere Werkzeuge in einer Sitzung mit einer kommagetrennten toolId-Liste, z. B. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (max. 20).
Dateiparameter akzeptieren ausschließlich eine öffentliche Datei-URL (https://…). Lokale Pfade, data:-URIs und Base64-Zeichenfolgen werden nicht unterstützt.

Fragen oder Probleme? Kontakt: [email protected]

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