# Strategie podziału: losowy, czasowy, grupowy

EN: **Split strategies: random, temporal, grouped** · id `splitstrategies` · aliases: temporal split, group split, train test split

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Dane dla AI](https://aiatlasgraph.com/t/data.md) › [Podziały i wyciek danych](https://aiatlasgraph.com/t/splits.md) › Strategie podziału: losowy, czasowy, grupowy

## Description

- PL: Dobór sposobu dzielenia danych do sytuacji: podział po czasie dla prognoz, po użytkowniku lub pacjencie, gdy przykłady są ze sobą powiązane.
- EN: Choosing how to split data for the situation: by time for forecasting, by user or patient when examples are related to each other.

## In one sentence

- PL: To dobieranie podziału danych tak, żeby sprawdzian modelu przypominał jego późniejsze użycie.
- EN: This chooses a data split that makes a model's test resemble how it will later be used.

## Problem it solves

- PL: Przypadkowy podział może dać łatwy sprawdzian, który nie pokazuje zachowania wobec przyszłych lub nowych przypadków.
- EN: A random split can produce an easy test that misses how the model handles future or unfamiliar cases.

## What it does

- PL: Dzieli losowo, według czasu lub powiązanych grup, na przykład zachowując wszystkie wpisy jednej osoby po tej samej stronie.
- EN: It splits randomly, by time or by related groups, for example keeping one person's records together.

## Everyday example

- PL: Przewidujesz liczbę zamówień: uczysz model na starszych miesiącach i sprawdzasz na późniejszych, żeby nie podglądał przyszłości.
- EN: You forecast order numbers, train on earlier months and test on later ones so the model cannot peek into the future.

## This concerns you if you…

- PL: prognozujesz przyszłe zdarzenia
- PL: masz wiele powiązanych przykładów od tych samych osób
- EN: predict future events
- EN: have several related examples from the same people

## Keywords

stratified split · TimeSeriesSplit · GroupKFold · StratifiedGroupKFold · train_test_split

## How it works

- PL: Podział losowy zakłada wymienność przykładów, czasowy zachowuje kierunek prognozowania, a grupowy izoluje powiązane obiekty. Transformacje dopasowuje się wyłącznie na części treningowej każdego podziału.
- EN: Random splitting assumes exchangeable examples, temporal splitting preserves forecasting direction, and grouped splitting isolates related entities. Transformations are fitted only on the training portion of each split.

## Limits

- PL: Podział losowy nie symuluje przyszłości przy dryfcie. Mało grup lub krótka historia zwiększają wariancję oceny; żaden schemat nie zastępuje znajomości sposobu użycia modelu.
- EN: Random splits do not simulate the future under drift. Few groups or short histories increase evaluation variance; no scheme replaces understanding how the model will be used.

## Key terms

- PL: **wymienność**: Założenie, że kolejność przykładów nie zmienia ich wspólnego rozkładu.
- PL: **podział grupowy**: Oddzielenie całych grup powiązanych obserwacji między częściami zbioru.
- EN: **exchangeability**: The assumption that example order does not change their joint distribution.
- EN: **grouped split**: Separating entire groups of related observations across dataset partitions.

## Know first

- [Rozkłady prawdopodobieństwa (Probability distributions)](https://aiatlasgraph.com/t/distributions.md)
- [Prognozy i anomalie (Forecasting and anomaly detection)](https://aiatlasgraph.com/t/timeseries.md)

## Examples

- PL: Podział czasowy · podział grupowy · stratyfikacja klas
- EN: Temporal split · group split · class stratification

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Przenoszenie modeli między szpitalami i ukryte skróty (Cross-site generalisation and shortcut learning in medical AI)](https://aiatlasgraph.com/t/crosssiteshift.md)
- [Walidacja krzyżowa (Cross-validation)](https://aiatlasgraph.com/t/crossval.md)
- [Walidacja przestrzenna (bloki zamiast losowania) (Spatial cross-validation)](https://aiatlasgraph.com/t/spatialcv.md)

## Sources

- [Leakage and the Reproducibility Crisis in ML-based Science](<https://arxiv.org/abs/2207.07048>) `kapoor-leakage-2022` · by Sayash Kapoor, Arvind Narayanan

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/splitstrategies · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30