本文介绍了机器学习中采样技术的重要性，包括数据集采样、模型训练中的采样和推断中的采样，通过实例展示了如何使用Python实现各种采样方法，以提高模型训练效率和泛化能力，应对不平衡数据集和生成新样本。
在机器学习中，采样是一个关键的技术，它在数据处理、模型训练和推断等方面发挥着重要作用。采样可以帮助我们从数据集中获取代表性的样本，用于训练模型或进行推断。本文将介绍采样的作用，并提供一些相关的源代码示例。
- 数据集采样
在机器学习中，数据集通常非常庞大，其中可能包含大量的样本。为了提高模型的训练效率和泛化能力，我们需要从数据集中选择一部分样本进行训练。这就是数据集采样的作用。
常见的数据集采样方法包括随机采样、均匀采样和分层采样等。下面是一个使用Python实现的简单随机采样示例：
import random
def random_sampling(data, k):
return random.sample(data
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