層化抽出法（stratified sampling）とは
sklearnのtrain_test_split（sklearn.model_selection.train_test_split — scikit-learn 0.20.2 documentation
）に引数stratifyを渡せるがstratifyって何？と思ったので調べてみた。
層化抽出法は簡潔に言うと”母集団の分布と同じになるようにサンプリングする方法”である。例えばk個のクラスに分類されるデータセットから訓練用データセットとテスト用データセットに分割する場合、あるクラスに属する母集団（データセット）のデータ数が元から少ないこともある。その場合あるクラスの全てのデータがどちらかのデータセットに集まってしまう可能性があり、母集団（元のデータセット）とは大きく異なった分布のデータで学習を行ってしまうことがある。これを避けるために、どのクラス（層）からも母集団分布に近いサンプリングを行うことで、誤差分散を小さくする。
参考URLは図があるのでわかりやすい。
