R语言 分层抽样 strata (三)，每层抽取80%



##本例子使用的是R自带的数据集iris

irisData=iris 

##重命名列

names(irisData)=c("萼长","萼宽","瓣长","瓣宽","种类") 

##处理后的数据格式如下所示： 

 >head(irisData, 3)      

萼长 萼宽 瓣长 瓣宽 种类 

1    5.1      3.5      1.4      0.2      setosa 

2    4.9      3.0      1.4      0.2      setosa

3    4.7      3.2      1.3      0.2      setosa 

##　划分训练集与测试集用分层抽样函数Strata，在3类型鸢尾花数据中各抽取80%作为训练集，保存在变量TrainingSet中；

## 余下的20%作为测试集，保存在变量TestSet中。过程如下所示： 

##加载 

library(sampling) 

nLevel=round(nrow(irisData)*0.8/3,-1)  

trainingSamp = strata(irisData,stratanames="种类",size = rep(nLevel, 3), method="srswor") 

#以Species变量作为分层变量 

# 分层抽取训练样本，每层nPerLevel个 

>trainingSet = getdata(irisData, trainingSamp$ID_unit)  

# 训练集 

>testSet = getdata(irisData,-trainingSamp$ID_unit)