无重叠的随机重采样

是一种数据处理技术，用于从给定的数据集中随机选择一部分样本，且每个样本只会被选择一次，且选择的样本之间不存在重叠。

这种重采样方法常用于机器学习、数据分析和统计学中，用于创建训练集、验证集和测试集，以及进行交叉验证等任务。通过无重叠的随机重采样，可以确保每个样本都有平等的机会被选中，避免了数据集中的样本之间存在相关性或重复性的问题。

优势：

1. 避免样本重复：每个样本只会被选择一次，确保样本之间不存在重叠，避免了重复计算或重复分析的问题。
2. 平等的样本选择机会：每个样本都有相等的机会被选中，避免了样本选择过程中的偏差或不公平性。
3. 保持数据集分布特征：无重叠的随机重采样可以保持原始数据集的分布特征，确保采样后的数据集能够代表原始数据的特征。

应用场景：

1. 机器学习模型训练：在训练机器学习模型时，可以使用无重叠的随机重采样创建训练集和验证集，用于模型的训练和评估。
2. 数据分析和统计学研究：在进行数据分析和统计学研究时，可以使用无重叠的随机重采样创建样本集，用于分析和推断总体特征。
3. 数据预处理：在数据预处理阶段，可以使用无重叠的随机重采样来减少数据集的规模，提高计算效率。

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