分层随机抽样是从大量群体中选择随机样本用于训练和测试数据集的方法。它通过将总体划分为较小的子组并从中随机选取样本，消除了样本数据集中存在的偏差。分层随机抽样有两种类型：按比例和不成比例。它的好处包括提高精度、增强比较和资源效率。分层随机抽样适用于市场研究、教育研究、健康研究等领域。在异质总体、显着变异性、比较分析、提高精度和人口研究等情况下，分层随机抽样比简单随机抽样更有效。