Сэмплирование (Выборка)

Отбираем часть данных из всего массива, чтобы быстрее обучать модели и анализировать информацию. Сэмплирование сохраняет ключевые свойства исходного набора, но требует меньше ресурсов. Особенно полезно при работе с огромными датасетами.