如何使用两个分类变量对数据帧中的行进行采样？
在数据分析和机器学习中，我们经常需要对数据进行采样来进行模型训练、验证和测试。当数据集中包含分类变量时，我们可以使用两个分类变量对数据帧中的行进行采样。
一种常见的方法是使用层次采样（stratified sampling），它可以确保采样后的数据集在不同分类变量的类别上具有相似的分布。以下是一种使用两个分类变量对数据帧中的行进行采样的方法：
- 首先，选择两个分类变量作为采样的依据。假设这两个变量分别为"变量A"和"变量B"。
- 对于每个分类变量，计算每个类别的样本数量。可以使用数据帧的groupby函数和count函数来实现。例如，对于变量A，可以使用以下代码计算每个类别的样本数量：
- 对于每个分类变量，计算每个类别的样本数量。可以使用数据帧的groupby函数和count函数来实现。例如，对于变量A，可以使用以下代码计算每个类别的样本数量：
- 根据两个分类变量的类别组合，计算每个组合的样本数量。可以使用数据帧的groupby函数和count函数来实现。例如，对于变量A和变量B，可以使用以下代码计算每个组合的样本数量：
- 根据两个分类变量的类别组合，计算每个组合的样本数量。可以使用数据帧的groupby函数和count函数来实现。例如，对于变量A和变量B，可以使用以下代码计算每个组合的样本数量：
- 根据每个组合的样本数量，计算每个组合的采样比例。可以根据需求选择不同的采样比例。例如，可以选择每个组合的采样比例为总体样本数量的10%。
- 根据采样比例，对每个组合进行采样。可以使用数据帧的sample函数来实现。例如，对于变量A和变量B，可以使用以下代码对每个组合进行采样：
- 根据采样比例，对每个组合进行采样。可以使用数据帧的sample函数来实现。例如，对于变量A和变量B，可以使用以下代码对每个组合进行采样：
- 这将返回一个采样后的数据帧，其中包含按照采样比例从每个组合中随机选择的行。
这种方法可以确保采样后的数据集在两个分类变量的类别上具有相似的分布，从而更好地代表原始数据集。在实际应用中，可以根据具体需求和数据集的特点进行调整和优化。
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数据如下所示：
B、C、D标签
1 0 0 1 1
1 1 1 0 1
..
1 0 0 1 0。
标注只
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不平衡数据集的定义是什么？
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关于网站数据迁移腾讯云的若干问题。问题之一：腾讯云有等保级别？
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网站现在需要整改(公安部备案、达到等保要求等等)
问题：
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2、腾讯云有没有最低等保2资质？
3、完成迁移和后续持续运行对腾讯云的配置有什么要求？
4、迁移和持续运行每年需要大概多少费用？
浏览 272提问于2022-03-08
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
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地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2449提问于2018-01-24
1回答
R-Studio过滤数据
r、dplyr、filtering
我有这个数据表作为模型：
ID PRODUCT_TYPE OFFER INENTORY
1 BED Y Y
2 TABLE N Y
3 MOUSE Y N
4 CELLPHONE Y Y
5 CAR Y Y
6 BED N N
7 TABLE N Y
8 MOUSE Y N
9 CELLPHONE Y Y
1
浏览 0提问于2021-06-01得票数 0
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对于最常见的类，大约有100 k个例子。
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浏览 0提问于2021-05-04得票数 2
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浏览 379提问于2018-03-21
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我刚刚使用DMwR包中包含的Smote在我的数据集中进行了过采样。
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newData <- SMOTE(Score ~ ., data, k=3, perc.over = 400,perc.under=150)
现在，分布是60对72。
然而，当我显示'newData‘数据集时，我发现SMOTE是如何进行过采样的，并且有一些样本是重复的。
例如，样本号24显示为24.1、24.2和24.3。
这是正确的吗？这直接影响到分类，因为分类器将学习包含测试中出现的数据的模型，因此这在分类中是不合法的。
编辑:我想
浏览 5提问于2014-06-08得票数 2
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用火花放电抽样均匀分布目标值
pyspark、apache-spark-sql
想要将数据分割成火车和测试与派斯喀斯特。我的目标列名为"ActionName“。问题是，我有分配给1的数据的22%，而只有22%分配给0。我想要创建一个样本数据集，其中0和1将均匀分布。我尝试了以下几点：
df.groupBy("ActionName").count().show()
+----------+------+
|ActionName| count|
+----------+------+
| 1|566435|
| 0|175905|
+----------+------+
train = df.sampleBy(
浏览 1提问于2021-02-16得票数 0
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每组随机抽样，使用min_rows
python、pandas、sample
我有一个数据帧，我想对它进行采样。然而，在随机抽样时，我希望从列中的每个元素中至少有一个样本。我还希望分布也有影响。(例如:原始样本较多的值对采样的df有更多的影响)
类似于和问题，但每组的样本量最小。
假设这是我的df：
df = pd.DataFrame(columns=['class'])
df['class'] = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,2]
df_sample = df.sample(n=4)
当我对此进行采样时，我希望df_sample看起来像这样：
Class
0
0
浏览 0提问于2020-09-09得票数 4
4回答
基于列中的值的Pandas数据帧示例
pandas、dataframe
我有一个很大的数据帧，我想根据target列值上的值对其进行采样，该值为binary : 0/1 我想提取在"target“列中有0和1的相同数量的行。我在考虑使用pandas采样函数，但不确定如何根据target列为数据帧声明我想要的两个类中相同数量的样本。 我在考虑使用这样的东西： df.sample(n=10000, weights='target', random_state=1) 不确定如何编辑它以在target列中获取具有5k 1's和5k 0's的10k记录。如有任何帮助，我们将不胜感激！
浏览 52提问于2019-05-18得票数 10
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3回答
大量标签的分类器
machine-learning、logistic-regression、naive-bayes-classifier
我有一个商人数据集，有80万个样本和18,000个标签。每个样本都与单个标签相关联，并且标签是独立的。
示例示例如下所示
description, label
int'l 0028240525 amazon uk retail amazon.co.uk, Amazon
除了现有的样本外，还将有新的零售商添加到数据集中。在这种情况下，很可能只有一个样本的新零售商。
总之，我需要一个分类器
处理大量的标签(~18,000份，独立的，每个样本的单一标签)
能够对样本不足的标签(即单一零售商)进行分类。
有什么办法能同时解决这两方面的问题吗？也许两个独立的分类器更有意义？
浏览 0提问于2019-03-02得票数 2
2回答
在保持某些分类变量的相同比例的情况下的R样本
r、sample
我想从我的数据集中随机生成一个训练样本和测试样本(大约80%-20%)。然而，我有一个分类变量，它要么是0，要么是1，并且希望在两个样本中保持1与0的比例相同。我尝试了几种不同的方法，比如sample_frac，但都没有成功。 怎么能做这样的事呢？
浏览 45提问于2021-07-22得票数 0
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2回答
宏与微VS加权VS样本F1评分
python、python-3.x、machine-learning、scikit-learn、metrics
在sklearn.metrics.f1_score中，f1分数有一个名为“平均”的参数。宏观、微观、加权和样本意味着什么？请详细说明，因为在文件中没有适当解释。或者简单地回答如下：
为什么“样本”是多标签分类的最佳参数？
为什么微观对于不平衡的数据集是最好的？
加权和宏观有什么区别？
浏览 0提问于2019-04-18得票数 33
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在理解自然变换的层次组成方面的混淆
functor、category-theory
我目前正在阅读Bartosz的程序员分类理论。在关于自然转化的章节中，我发现了以下一段：
让我们集中讨论两个对象-类别和。在连接到的函子之间有一组自然转换。这些自然的转变是我们的新箭头。同样，在连接到的函子之间也有自然的转换，我们可以把它们看作是新的箭头。水平组合是这些箭头的组合。
有人能解释连接C和D类的函子之间的自然变换是如何突然变成连接C和D的箭头，从而使它再次成为函子吗？
浏览 0提问于2019-02-25得票数 1
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IMSDK到底是用TLS登录还是用TIMManager来登录？
官方文档、即时通信 IM
我设的独立模式，用TLS注册了账号和密码，然后用TLSLoginHelper登录了，创建ChatRoom时报未登录。
查看IM文档，示例上面是用是TIMManager来登录的，到底该用哪一个啊？
TLS和TIMManager是完全独立的吗？还是所有账号管理都是由TLS来完成，TIMManager只是做了一个调用封装？
求正确姿势～
标题：登录（Android SDK） - 云通信 - 文档首页 - 腾讯云文档平台 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/269/9233
浏览 494提问于2018-03-21
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