比例筛选

本文介绍了一种使用Lua实现的概率选择算法,通过遍历两个表格并利用随机数生成器,实现了根据权重进行元素选择的功能。该算法适用于需要按概率分布进行随机选择的场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在场景种是否有遇到过概率比来的到值呢
这里提供一个Lua的代码做思路。

function test(table1, table2)
	if table1== nil or table2== nil then
		return
	end
	local price = 0
	local pricetable ={}
	for _,v in ipairs(table2) do
		price = v + price
		table.insert(pricetable,price)
	end
	local m_random = math.random(1,price)
	for i,v in ipairs(pricetable) do
		if m_random <= v then
			return table1[i]
		end
	end
end    
### 样本筛选比例与方法 在机器学习和数据处理领域,样本筛选是一个重要的预处理步骤。它直接影响模型训练的效果以及最终预测性能。以下是关于样本筛选比例和方法的一些核心概念: #### 1. **样本筛选比例** 样本筛选比例通常取决于具体的应用场景、数据分布特性以及算法需求。常见的做法包括但不限于以下几种情况[^1]: - **均衡分类问题**:当类别之间的数量差异不大时,可以按照固定比例划分训练集、验证集和测试集,例如70%用于训练,15%用于验证,剩余15%作为测试集。 - **不均衡分类问题**:如果某些类别的样本量远少于其他类别,则可能需要调整采样策略来平衡数据分布。一种常见方式是通过过采样少数类或欠采样多数类实现更均匀的数据分配。 #### 2. **样本筛选方法** 针对不同类型的项目目标,存在多种有效的样本筛选技术[^2]: - **随机抽样(Random Sampling)** 随机选取一定百分比的数据点构成新的子集合。这种方法简单易行但在高度偏态分布下可能导致代表性不足。 - **分层抽样(Stratified Sampling)** 按照各类别所占比例分别抽取相应数量的实例形成新数据集。此法能较好保持原始数据集中各组间的相对频率关系,在监督学习任务中尤为适用。 - **基于距离度量的方法(Distance-based Methods)** 利用欧氏距离或其他相似性测度选最具代表性的个体进入候选池。适用于降维可视化或者异常检测等领域。 - **主动学习(Active Learning)** 结合人类专家反馈循环迭代优化初始标注语料库的选择过程。特别适合资源受限条件下提高泛化能力的任务设定。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedShuffleSplit # Example of stratified sampling using scikit-learn library. X = [...] # Features matrix placeholder y = [...] # Labels vector placeholder splitter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) for train_index, val_index in splitter.split(X, y): X_train, X_val = X[train_index], X[val_index] y_train, y_val = y[train_index], y[val_index] print("Training set size:", len(y_train)) print("Validation set size:", len(y_val)) ``` 以上代码片段展示了如何利用 `StratifiedShuffleSplit` 进行分层抽样的实际操作案例[^3].
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