如何从R中大小不断增加的数据集中随机抽取样本？

在R中，可以使用以下方法从大小不断增加的数据集中随机抽取样本：

1. 使用sample()函数：sample()函数可以从给定的向量或数据框中随机抽取指定数量的样本。以下是使用sample()函数的示例代码：

# 从数据集中随机抽取10个样本
sample_data <- sample(data, 10)

1. 使用dplyr包：dplyr包提供了更灵活和易于理解的方法来处理数据。可以使用sample_n()函数从数据集中随机抽取指定数量的样本。以下是使用dplyr包的示例代码：

library(dplyr)

# 从数据集中随机抽取10个样本
sample_data <- data %>% sample_n(10)

1. 使用caret包：caret包是一个用于机器学习的综合性包，其中包含了许多有用的函数。可以使用createDataPartition()函数从数据集中随机抽取指定数量的样本。以下是使用caret包的示例代码：

library(caret)

# 从数据集中随机抽取10%的样本
sample_data <- createDataPartition(data$target_variable, p = 0.1, list = FALSE)

以上是从R中大小不断增加的数据集中随机抽取样本的几种常见方法。根据具体的需求和数据集的特点，选择适合的方法进行抽样。