Biedt precieze controle over de samenstelling van de dataset voor training en evaluatie, wat helpt om de generalisatie van het model te verbeteren en bias te voorkomen. Het biedt op maat gemaakte sampling en splitsing die passen bij specifieke datasetkenmerken en projectdoelen, in tegenstelling tot generieke methoden.