Python中的层次抽样技巧

最新推荐文章于 2024-08-02 23:47:47 发布
最新推荐文章于 2024-08-02 23:47:47 发布
阅读量124 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 开发语言 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhiz/article/details/133546395
Python 专栏收录该内容
144 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Python中实现层次抽样的方法，通过将数据集分层并按比例抽样，确保样本代表性。示例代码展示了如何定义数据集、设置抽样比例，以及如何从各个类别中抽取样本。层次抽样有助于更好地反映数据集特征，适用于大规模数据集的分析。

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

层次抽样是一种常用的抽样方法，用于从大规模数据集中选择代表性的样本。在Python中，我们可以使用一些技巧来实现层次抽样。本文将介绍如何使用Python进行层次抽样，并提供相应的源代码。

层次抽样的基本思想是将数据集分成多个层次，然后从每个层次中抽取样本。这种方法可以确保样本在各个层次上具有代表性，从而更好地反映整个数据集的特征。

下面是一个使用Python进行层次抽样的示例代码：

import random

# 定义数据集
dataset = [
    {
   "id": 1, "category":
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
分层抽样 Python
AlianBlank的博客
09-14 555
分层抽样是一种抽样技术，它将总体划分为不同的层级，并从每个层级中选择样本，以确保样本的代表性和多样性。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现分层抽样，并提供相应的源代码。首先，我们需要明确总体的层级结构。假设我们有一个关于人口的调查，我们可以将总体划分为不同的层级，例如按照年龄、性别和地区。然后，我们需要确定每个层级的样本大小，以及从每个层级中选择样本的方法。通过以上代码，我们可以实现分层抽样，并根据需要进行相应的修改和调整。然后，我们使用列表推导式来选取对应层级取值的样本数据，并将其添加到。
掌握 Python 下 PyTorch 的数据处理技巧
最新发布
Python编程之道的博客
05-12 682
本文旨在为深度学习从业者提供 PyTorch 数据处理的全面指南，涵盖从基础到高级的各种技巧。PyTorch 数据处理核心组件高效数据加载和预处理方法数据增强技术性能优化策略实际应用案例文章首先介绍 PyTorch 数据处理的基础概念，然后深入探讨核心组件和算法原理。随后提供实际代码示例和应用场景，最后讨论性能优化和未来发展趋势。Dataset: PyTorch 中表示数据集的抽象类，定义了如何访问数据样本DataLoader。
python分层抽样
qq_45759229的博客
09-26 5079
import pandas as pd import numpy as np import random df_credit = pd.read_csv("./train.csv") print(df_credit["Credit Default"].value_counts()) n_sample=1000 print(pd.__version__) aa=df_credit.groupby('Credit Default').sample(n=n_sample,replace=True) ## 这个是
python：分层抽样（取出0和1中70%的数值）
养乐多的博客
05-03 1274
分层抽样是一种从总体中抽取样本的方法，它将总体划分为若干个层次，然后在每一层中分别抽取样本。分层抽样可以保证每一层中的样本数量相对均衡，从而可以提高样本的代表性。在本文中，我将介绍分层抽样的原理、优点以及应用场景，并给出一个python实现的例子。
Python中如何实现分层抽样
Erin的博客
07-14 2万+
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要实现分层抽样操作的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 设
python分层抽样_抽样方法—分层抽样
weixin_29051245的博客
01-29 2943
接着上文说，简单随机抽样法和分层抽样法的对比有过一个经典的例子。1936年美国总统大选，《文学文摘》杂志对结果进行了调查预测。他们根据当时的电话号码簿及该杂志订户俱乐部会员名单，邮寄一千万份问卷调查表，回收约240万份，结论是兰登取胜，而盖洛普也组织了抽样调查，进行民意测试。他的预测与《文学文摘》截然相反，认为罗斯福必胜无疑。结果，罗斯福赢得了2770万张民众选票，从此盖洛普名声大噪，而盖洛普采用...
Python中的模型建模与选择策略
master_chenchen的博客
08-02 761
同样地，在选择模型时，如果我们没有做出明智的选择，可能会导致我们的模型要么过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式；当遇到新的试题时，他就束手无策了。为了避免这种情况，我们可以采取多种措施，比如使用交叉验证来评估模型在未见过的数据上的表现，或者采用正则化技术来约束模型的复杂度。它通过给训练样本赋予不同的权重，并依次训练多个模型，使得后续模型更加关注之前模型犯错的地方，从而逐渐提高整体的准确性。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。
【GeoDa空间抽样技巧】：高效抽样策略与误差控制方法
本论文全面概述了GeoDa空间抽样技术，从理论基础到实践应用，再到高级技巧和未来趋势进行深入探讨。首先介绍了空间抽样理论的基本概念、重要性和常见的抽样设计类型。接着详细阐述了GeoDa软件的界面布局、空间抽样...
如何使用Python构建强化学习环境？
AI天才研究院
08-15 1970
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）作为人工智能和机器学习的重要分支，近年来在各个领域都取得了显著的成果。从围棋到机器人控制，从自动驾驶到推荐系统，强化学习的应用范围正在不断扩大。然而，要想成功应用强化学习算法，首先需要构建一个合适的环境，这个环境能够准确模拟实际问题，并为智能体提供学习和决策的平台。自定义环境通常需要实现与OpenAI Gym兼容的接口，以便与现有的强化学习算法和框架集成。状态空间和动作空间的定义奖励函数的设计环境动态的实现特定问题的约束和规则。
python实现的分层随机抽样案例
09-17
主要介绍了python实现的分层随机抽样案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python数据分析（8）—-用Pandas实现数据分层抽样
01-06
在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样： 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 本例说明： 本例中用到的数据是高分一号遥感数据，数据格式如下图所示，其中B1-B4四列是波长，TYPE是地物类型，本例中地物一共分为6类，分别用数字1
python：分层抽样（根据样本点类别，每类随机抽70%做训练集，30%做测试集）
养乐多的博客
05-03 1357
分层抽样是一种统计学中常用的抽样方法，适用于样本中各类别比例相差较大的情况。这种抽样方法能够确保每个类别在样本中的比例与总体中的比例相同，从而避免样本偏倚。下面我们将以一段Python代码为例，介绍分层抽样的具体实现方法。首先，我们使用numpy库生成一个100行，31列的随机数组。其中，最后一列的值为0或1，用来表示数据的标签。接下来，我们根据数据的标签进行分层抽样。然后，我们根据索引随机选择70%的行，用于训练模型。
Python——数据分层抽样
nanquan11的博客
07-17 8687
分层抽样，即先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。 分层抽样能明显的降低抽样误差，并且便于针对不同类别的数据样本进行单独研究，因此是一种较好的实现方法。 该方法适用于带有分类逻辑的属性、标签等特征的数据 有数据如下： 最后一列为分类标签，用0或者1来表示 导入包 import numpy as np import random 读取数据，并查看分类标签 data2 = np.loadtxt('data_preprocessing_data
分层抽样的python代码
weixin_45726870的博客
02-29 842
X_train, y_train = X[train_indices], y[train_indices] X_test, y_test = X[test_indices], y[test_indices] # 现在可以使用 X_train 和 y_train 进行训练，使用 X_test 和 y_test 进行测试。在 Python 中，使用 scikit-learn 库可以方便地进行分层抽样。# 使用分层抽样器进行分层抽样，返回抽样后的索引。# 创建一个分层抽样器，设置抽样比例和随机种子。
python分层抽样_基于列的sklearn分层抽样
weixin_39889788的博客
12-10 1494
我有一个相当大的CSV文件，其中包含我读入pandas数据框的amazon review数据。我想分割数据80-20(列车测试)，但在这样做的同时，我想确保分割的数据成比例地代表一列(类别)的值，即所有不同类别的审查都成比例地出现在列车和测试数据中。数据如下：**ReviewerID** **ReviewText** **Categories** **Prod...
Python pandas 分层抽样 超简洁
lzz0987654321的博客
07-25 2706
这段时间在打一个机器学习比赛，遇到分层抽样的需求。在网上查了一下，虽然也有前辈用pandas写出来过，但代码有很多冗余，于是我又重写了一个超简洁的版本。注释应该还算清晰，各位可以自取。seed随机抽取与打乱顺序时用到的随机数种子，默认为None。当输入一个数字的时候，输出的样本及样本顺序都会固定。返回的是训练样本和测试样本，两个样本不重叠，且合在一起包含了全部样本。sample_data原始数据，示例中‘label’列是分层依据。train_proportion训练集抽取比例，默认70%......
Python数据分析（8）----用Pandas实现数据分层抽样
weixin_43981621的博客
02-19 1万+
在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样： 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样...
13、python对数据进行随机抽样、按比例、分层抽样
热门推荐
UP Lee博客
11-30 3万+
随机抽样：按照一定的行数或者比例进行数据的抽取 随机抽样行数公式： DataFrame.sample(n,frac,replace=False)     n  按个数抽样     frac 按百分比抽样     replace 是否放回抽样，默认false为不放回 import numpy # 设置随机种子seed( )  # 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值， # 如果使用相同...
python抽样总结
1943博客
11-01 2443
import random import numpy as np #简单随机抽样 data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt") # print(type(data)) data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本 # print(data_sample[...
Python数学建模：全面算法实践与数据分析
总体而言，这份资源提供了一个全面的Python编程与数学建模的知识体系，旨在帮助读者掌握运用Python进行数学建模的各种技巧和方法。资源中的代码和数据可用于实际操作，帮助理解理论和实践之间的联系，适合于高校师生...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值