층화 추출
데이터를 분할할 때 원본 데이터의 클래스 비율을 유지하며 샘플링하는 기법이다. 불균형한 데이터셋에서 특정 클래스가 학습이나 테스트 세트에 편중되는 것을 막아 평가의 객관성을 확보하는 데 필수적이다.