我有一个数据库，其中包含不同月份的个人和一个指示事件是否发生的目标变量，比如说：

Id: 1, Month: 1, Event: 0
Id: 1, Month: 2, Event: 0
Id: 1, Month: 3, Event: 1
Id: 2, Month: 1, Event: 0
Id: 2, Month: 2, Event: 0

由于我的样本太大（想想组合的数量），我想选择一个比 N 小得多的样本 n（每个人一个月）。

对于发生事件的个人，所选月份始终是发生事件的月份。总是。没有随机性。

相反，对于没有事件的个人，可以随机选择任何月份。

这些事实...

• 每个人选择一个月。
• 正负选择方法之间的差异（我认为这称为伯克森偏差）。

...影响分类模型的性能？