Stratified Sampling（分层采样）

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#随机过程理论与应用

本文探讨了在正方形区域内采用两种不同的随机均匀采样方法：完全随机均匀采样及网格化随机均匀采样，并对比分析了这两种采样方法的期望与方差。

一、问题描述

在一个正方形内采样点，假设正方形的面积为A，如果使用完全随机均匀采样，期望是？方差是？
如果将正方形均匀分成N*N个网格，在每个网格中进行随机均匀采样，那么整体的期望和方差与之前的策略相比有什么变化？

R分层抽样（Stratified Sampling）
data+scenario+science+insight
07-15 2744
R分层抽样（Stratified Sampling） 目录 R分层抽样（Stratified Sampling） R分层抽样 基于行数的分层抽样 基于行数比例的分层抽样 研究人员通常从一个总体（population）中提取样本(sample)，并利用样本（sample）中的数据得出关于整个总体（population）的结论。 一种常用的抽样方法是分层随机抽样（Stratified Sampling），将一个群体分成几组（group），从每组中随机选择一定数量的成员纳入样本集中.
R语言数值抽样方法：分层抽样（Stratified Sampling）、分层随机抽样（Stratified Sampling）
statistics+insight+vista+power
07-07 617
R语言数值抽样方法：分层抽样（Stratified Sampling）、分层随机抽样（Stratified Sampling），将一个群体分成几组（group），从每组中随机选择一定数量的成员纳入样本集中，这样获得的训练集和测试集都具有代表性
数据预处理与特征工程—11.分层采样
柳杰的博客
04-14 969
  分层采样的目的是为了防止数据有偏 自定义分层采样函数 def split_train_test(data, test_size=0.2): """ 保证训练集与测试集的类别比例与原数据集中的相等 :param data: 原数据 :param test_size: 测试集比例 :return: 训练集与测试集 """ label = set(data.iloc[:, -1]) data_tr = pd.DataFrame() dat
机器学习 | 使用Scikit-Learn实现分层抽样
python收藏家的博客
04-14 3761
分层抽样是一种抽样方法，首先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。可以提高总体指标估计值的精确度。在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次独立地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样。分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
分层抽样（Stratified sampling）
weixin_30363817的博客
04-19 914
1. 基本概念 统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。 2. 均值与方差 Stratified sampling μs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(...
分层采样（stratified sampling）
iteye_16791的博客
12-07 4981
保留类别比例的采样方式。 先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。分层可以提高总体指标估计值的精确度，它可以将一个内部变异很大的总体分成一些内部变异较小的层（次总体）。 每一层内个体变异越小越好，层间变异则越大越好。 分层抽样比单纯随机抽样所得到的结果准确性更高，组织管理更方便，而且它能保证总体中每一层都有个体被抽到。这样...
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Refined Stratified Sampling：细化分层采样 (RSS) 用于顺序蒙特卡罗采样-matlab开发
05-30
RSS 代码促进了真正的顺序蒙特卡罗采样方法，以实现自适应不确定性分析，同时仍然实现显着的方差减少。 该方法详细描述于： Shields, MD、Teferra, K.、Hapij, A. 和 Daddazio, RP “用于基于蒙特卡罗的高效不确定性...
精选资源
Partially Stratified Sampling：根据Partially Stratified Sampling生成n维随机向量的随机样本-matlab开发
05-30
“拉丁超立方体采样的推广。” 可靠性工程和系统安全。 148：96-108。 提供了一个简单的演示，以图形方式显示了如何根据两个二维子域和一个一维子域的分层来构建五维样本。 还提供了适用于 Shields 和 Zhang 提出的...
Stratified Sampling
06-10
Stratified Sampling（分层抽样）是一种优化随机抽样的方法，它将总体分为若干个层次，并在每个层次内进行单独的随机抽样。Stratified Sampling通常是在样本不足或总体分布不均匀的情况下使用，以确保样本更好地代表...
机器学习之留出法中的分层采样和多次切分
最新发布
JustinMars的博客
01-10 1053
本身是数据划分的一种方式，将数据集分为训练集和测试集。为了提升留出法的评估效果，常常结合和等技术。以下是详细说明这些方法如何增强留出法的效果。该方法简单、直观，但它的局限性是评估结果依赖于单次数据划分，可能导致过度依赖划分的方式而产生不稳定的评估结果。是指在划分数据集时，按照数据集中的类别分布（特别适用于分类问题）进行分层。每个类别都按比例被抽取到训练集和测试集当中，以确保每个类别在训练集和测试集中的分布尽量接近原始数据集。
分层抽样法
dongyu1703的博客
03-17 5810
转载自：https://baike.baidu.com/item/%E5%88%86%E5%B1%82%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E6%B3%95/4773465?fr=aladdin 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...
Active-Learning 主动学习（三）—— Hierarchical Sampling 分层采样
Jingyang.Zhang的博客
02-26 3935
算法综述 首先对数据进行 unsupervised 分类，进行 Hierarchical Clustering 操作，得到分层聚类结构。 给定一些标记好样本，可以在上一步得到的分层聚类结构的基础上得到 classification map 和 confidence map（评价聚类被赋予给定类别的置信度）。 采用AL算法选择最有信息量的样本，来增加分类的置信度。 算法背景　　如何利用分层聚类方法进行
机器学习（三）--关于分层采样的理解
monk96的博客
05-17 2845
最近学到关于数据分层采样的内容，总结一下 分层采样的定义： 根据不同群体的比例在数据里通过比例进行采样，减少采样的误差，针对数据量过大时会显得没那么有意义，ps： 小数据量有必要，大数据没必要 举例：比如取100个学生里，70%个男生，30%个女生，取有没有收藏笔记本的爱好，如果随机采样，会 有偏差，但如果按比例来调查，70%的男生，30%的女生，会符合学校的学生特征。 python 的分层采样 data = np.array(range(10)) traget = array([0, 0, 0,0
抽样偏差（Sampling Bias）与 分层抽样（Stratified Sampling）
Laurence的技术博客
12-26 1086
通常最基本的采样手段是：随机抽样，但是在很多场景下，随机抽样是有问题的，举一个简单的例子：如果现在要发起一个啤酒品牌知名度的调查问卷，我们能使用随机抽样来筛选参与调查的候选人吗？答案是否定的，因为性别在这个调研的目标人群中发挥着显著的影响，不能进行随机抽样，否则抽样数据将“严重失真”，并不能反映真实的数据分布，此时应该性别进行分层抽样，增大男性在抽样中的比例。进行分层采样的前提是目标属性往往是类别化的离散值，对于那些连续的数值型属性，通常需要进行一下“预处理”：把连续的数值型数据转换为离散的类别型数据。
纯随机采样(train_test_split)和分层采样(StratifiedShuffleSplit)| sklearn库实现
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用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
07-19 1万+
Scikit-Learn 提供了一些函数，可以用多种方式将数据集分割成多个子集。 sklearn.model_selection.train_test_split 是纯随机的取样方法，即没有对原数据集进行分层，具体调用如下： from sklearn.model_selection import train_test_split train_set, test_set = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42) 其中，random_s
sklearn的分层抽样
wish_to_top的博客
09-10 5229
sklearn的分层抽样目的StratifiedShuffleSplittrain_test_split二者拆分的数据交集 目的 比较sklearn的StratifiedShuffleSplit与train_test_split的区别 StratifiedShuffleSplit # 分层抽样 训练测试 from sklearn.model_selection im
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StratifiedSampler 类 // StratifiedSampler Declarations class StratifiedSampler : public Sampler { public: // StratifiedSampler Public Methods StratifiedSampler(int xstart, int xend, int yst...
ML 系列：第 36 节 — 统计学中的抽样类型
gongdiwudu的专栏
11-26 1588
统计学中的抽样类型，抽样是统计学中的一个基本概念，涉及从较大的总体中选择个体或观察值的子集来估计整个总体的特征。有效的抽样方法可确保所选子集准确代表总体，减少偏差并提高统计推断的可靠性。
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