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用于提升机器学习模型泛化能力与评估质量的高级数据采样与分割库。
Astartes 解决了机器学习中的一个关键痛点：随机数据分割的局限性。随机分割往往无法捕捉数据的结构复杂性或多样性，导致性能评估过于乐观或泛化能力差。Astartes 提供了一套全面的采样策略，包括基于聚类、基于支架（scaffold）和基于距离的分割技术。这些方法在化学信息学、材料科学和复杂表格数据分析等领域尤为重要，因为这些领域的数据点通常具有高度相关性或聚类特征。该库拥有用户友好的 API，可无缝集成到现有的 Scikit-Learn 工作流程中，开发者只需极少的代码修改，即可将标准的训练-测试分割替换为更严谨、更具领域意识的采样策略。通过优先考虑数据分布的质量，Astartes 助力从业者构建在各种现实场景中表现一致的稳健 AI 模型。