sklearn 抽样

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#机器学习

本文介绍了如何在机器学习中利用sklearn库的train_test_split函数进行抽样，确保训练集和测试集中各类别的比例与原始数据一致。例如，训练集中正类和负类的比例分别为74/105和31/105，测试集中则为26/45。

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1 交叉验证包中的train_test_split

设置测试集比例，在原始数据中随机采样，但是所得样本中各个类别比例保持与原样本一致。如下例所示

import numpy as np
data_x=[['this is class 1 ']]*100 + [['this is class 2']]*50
data_y=[[1]]*100 + [[2]]*50
data_y

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_x,data_y,test_size = 0.3)
X_train
#sum(y_train==1)/len(y_train)

print('numbers of positive class in training data:', sum( np.mat(y_train)==1 )[0],'/',len(y_trai
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机器学习 | 使用Scikit-Learn实现分层抽样
python收藏家的博客
04-14 3274
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。
探索Sklearn的分层抽样：数据科学中的精确艺术
2402_85758936的博客
07-19 988
分层抽样是一种确保样本在各个子集中均匀分布的方法。在机器学习中，这通常意味着每个类别的样本数量在抽样后保持不变，从而避免了某些类别在训练数据中过度或不足表示的问题。
sklearn分层抽样
weixin_47834823的博客
01-30 862
sklearn实现分层抽样
初识人工智能(二):机器学习(一):sklearn特征抽取
chinaherolts2008的博客
02-26 421
作者：@小灰灰 本文为作者原创，转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/liuhui0308/p/12680798.html sklearn特征抽取 1.1 安装sklearn pip install Scikit-learn -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 没有报错，导入命令查看是否可用： import sklearn 注：安装scikit-learn需要Numpy,pandas等
Imblearn package study（不平衡数据处理之过采样、下采样、综合采样）
kizgel的博客
11-16 6万+
本文主要是对不平衡(不均衡)数据的一些方法进行搜索学习, 包括但不限于下采样(under sampling)、过采样(over sampling)的方法及python实现
深入理解Scikit-Learn中的分层抽样：实现与应用
最新发布
2402_85762143的博客
08-06 1232
分层抽样（Stratified Sampling）是一种概率抽样技术，它确保从每个子集或“层”中抽取样本，这些子集是根据某个标准划分的，以确保样本的代表性。在机器学习中，分层抽样常用于交叉验证，特别是当数据集是分层的，即某些类别的样本数量远多于其他类别时。Scikit-Learn提供了实现分层抽样的工具，本文将详细介绍分层抽样的概念、Scikit-Learn中的实现方法以及如何将其应用于交叉验证。
分层抽样 sklearn
09-21
在sklearn中，可以使用StratifiedShuffleSplit类来进行分层抽样。该类可以将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型训练和评估。 使用StratifiedShuffleSplit类进行分层抽样的步骤如下： 1. 首先，导入相关的库...
Sklearn中不同的数据抽样验证方式
weixin_43646592的博客
07-21 2023
普通交叉随机抽样验证：train_test_split()： from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2) from sklearn.model_selection import (TimeSeriesSplit, KFold, ShuffleSplit,
【Python学习】 - sklearn学习 - 交叉验证中的常用函数
xuanweiace的博客
12-19 554
首先调入库：from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data。注意输出的参数对应的次序。 语法： X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train...
Scikit-learn API：StratifiedShuffleSplit类 按照数据分层进行抽样
Wang_PChao的博客
02-29 1755
类原型 class sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=None, train_size=None, random_state=None) 功能 将数据集按照指定的类别特征，分层地拆分为训练集、测试集，保证对于每一个特征值，训练集数量占比均相同；生成的交叉验证对象是StratifiedKF...
Pandas+Numpy+Sklearn随机取数
尤尔小屋
04-22 1113
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 本文记录的是如何使用Python、pandas、numpy、scikit-learn来实现随机打乱、抽取和切割数据。主要的方法包含： sample shuffle np.random.permutation train_test_split 导入数据 In [1]: import pandas as pd import numpy as np import random # 随机模块 import plotly_ex.
python四种抽样方法的使用：随机抽样、聚类抽样、系统抽样、分层抽样
呆萌的代Ma
06-10 4592
四种抽样方法见下示例代码
【python】从原始数据集中抽取作为测试集，统计文件夹下的文件个数
lxiansheng001的博客
11-26 1839
背景：由于处理小样本学习过程中特别容易出现过拟合现象，有因为是小样本，所以一般处理方法会增强，增强后的数据包含大量的相似图像，这时al验证集可能就无法起到作用，因此需要提前从原始数据中提取一部分样本作为测试集。 这里要区分以下训练集、验证集以及测试集的概念： 训练集是用来训练模型使用的数据， 验证集是在训练过程中用来迭代验证模型的准确率，这部分数据并不参与训练，但是可以通过这一部分数据来检验...
为什么要用交叉验证
热门推荐
aliceyangxi1987的博客
06-21 10万+
本文结构： 什么是交叉验证法？ 为什么用交叉验证法？ 主要有哪些方法？优缺点？ 各方法应用举例？ 什么是交叉验证法？它的基本思想就是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。为什么用交叉验证法？ 交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。 还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 主要有哪
python实现的四种抽样方法
机器学习
12-11 6万+
一、单纯随机抽样（simple random sampling） 将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。 二、系统抽样（systematic sampling） 又称机械抽样、等距抽样，即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分，再从第一部分随机抽取第k号观察
数据预处理
wepon的专栏
02-03 9847
常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling）变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-sco
Sklearn参数详解—GBDT
ethan_an的博客
08-05 2659
前言 这篇介绍Boosting的第二个模型GBDT，GBDT和Adaboost都是Boosting模型的一种，但是略有不同，主要有以下两点不同： GBDT使用的基模型是CART决策树，且只能是CART决策树，而Adaboost的默认基模型是CART决策树，可以是其他模型。 GBDT通过计算每次模型的负梯度来进行模型迭代，而Adaboost模型则根据错分率来进行模型迭代。 参数...
sklearn 数据预处理
Hello World
01-08 3776
sklearn preporcessing 预处理，针对每一列数据生成对应的多项式特征，可以用于之后的多项式拟合，即先生成对应的多项式，然后再利用最小二乘法拟合 一个矩阵为[a,b]的形式，则生成2阶多项式特征之后为[1, a, b, ab, a^2, b^2] interaction_only为True时，只找出有交互作用的多项式矩阵，[1,a,b,ab] include_bias=F
纯随机采样(train_test_split)和分层采样(StratifiedShuffleSplit)| sklearn库实现
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
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