简述机器学习中分层采样法的基本原理

分层采样法是机器学习中常用的一种采样方法，它的基本原理是将整个数据集分为若干层，每一层内的数据具有相似的特征。在采样时，每一层内的数据都要被采样到，从而保证了样本的代表性和多样性。

在具体实现中，我们需要先对数据集进行划分，将数据集分成若干层。对于每一层，我们可以通过不同的采样策略来获取样本。比如，在每一层中，我们可以随机选择一定比例的样本进行采样，也可以根据某些特征进行加权采样，以保证每一层内的样本都能被充分考虑到。

分层采样法可以在保证样本多样性的前提下，有效地减少训练时间和计算资源的消耗。同时，在某些特定场景下，比如数据不平衡或者类别较多的情况下，分层采样法也能够有效地提高模型的性能。