Databricks AutoMLが分類問題において、クラス間のデータ数が極端に異なる場合に自動的に適用しようとするサンプリング手法はどれか。

AutoMLはデータの分割（Train/Validation/Test）において、各クラスの比率を維持するために層化抽出（Stratified Sampling）を適用する。