Реализуй `stratified_split(X, y, test_size=0.2, seed=42)` — стратифицированное разделение по y. y бинарный (0/1). Гарантируется одинаковая пропорция классов в train/test. Возвращает кортеж (X_train, X_test, y_train, y_test).
ML train/test split stratify
Задача «Train/test split с stratify» учит решать алгоритмические задачи на Python: оценивать сложность по времени и памяти и выбирать подходящую структуру данных. Такие задачи дают на собеседованиях в ML и других IT-компаниях. Уровень средний — типичная боевая задача на уверенный Python.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
На собеседовании по Python для аналитика ценят чистый читаемый код, корректную обработку крайних случаев (пустой ввод, дубли, None) и умение вслух оценить сложность по времени и памяти. Часто просят не просто решить, а разобрать альтернативные подходы и показать, где наивное решение сломается на большом объёме данных.
Прокачать Python для аналитики — бесплатный курс «Pandas с нуля» и Python-тренажёр.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи