Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。...如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。...分层抽样按照区域分类。...设沙坪坝区为1，渝北区为2，南岸区为3（作为方法展示，只列出三个区，实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现： #分层抽样 gbr = data.groupby("area") gbr.groups
两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...但是，分层抽样在确定分层变量之后，对每一个组内需要随机抽样或者等距抽样，这就使得每一个小组中的样本是随机样本，且合并后的样本也是随机样本。...第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。 关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。...但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。比如，在研究边缘群体时，并没有现成的、几乎包括所有组成你研究总体的个体的名单存在，这个时候定额抽样就更适用。
前言 抽样调查在统计学与 Python数据分析/数据挖掘/数据科学 中非常常用，在实际业务中更是高频刚需，而 Python 并没有专有的抽样方法库，所以笔者将自己以前的笔记汇总到自写库中，用到时直接调用函数即可...即假如我们的整体数据有 10 万，进行假设检验的时候只需要根据数据分布情况分层抽样一小部分就行了，所以分层抽样用得也是最多的，但很可惜 Python 并没有这样的库，只能自己写，一个品性优良的抽样方法库将使分析效率大大提高...需求 简单的随机抽样 分层抽样：根据某个名义变量进行分层抽样，如根据性别来抽取男女各100人 系统抽样：等距离抽样 本文将专注于实现前两个非常常用的抽样方法 效果实现 这里以一份电商数据为例进行演示 数据预览...(只显示前五行) 随机抽样的两种方法 分层抽样 按照个数抽：每层抽 n 个 按比例抽，每层抽 n%
随机抽样 分层抽样 权重抽样 SMOT 过采样 欠采样 spark 数据采样 是均匀分布的嘛？...spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换 参考文献 简介 简单抽样方法都有哪些？...分层采样 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。...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...sampleBy 是用来做分层抽样的，主要是给dataframe 用的。
因为利用 Python 进行 A/B 测试在每个数据集上的使用大同小异，所以我们这里只展示课程首页的A/B测试过程，其余页面的数据集会一并提供给大家作为练习。...Python实战 数据读入 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as...为了使假设检验的数据样本更加合理，我们可以使用分层抽样。Python 没有现成的库或函数，可以使用前人的轮子。...、系统抽样 # stratified_col: 需要分层的列名的列表 list，只有在分层抽样时才生效 # k: 抽样个数或抽样比例 int or float ## (int, 则必须大于...0; float,则必须在区间(0,1)中) ## 如果 0< k <1, 则 k 表示抽样对于总体的比例 ## 如果 k >=1, 则 k 表示抽样的个数；当为分层抽样时，代表每层的样本量
之前写了一篇以基于elastic的需求预估的文章，只不过用的是R语言开发的，最近在学python，就仿照逻辑写了一篇python的，主要修改点如下： 用决策树替换了elastic算法 用分层抽样替换了组合抽样...需要看详细理论及思考过程参考链接：商品需求预估 python code如下： # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np...zero_case = data_train[data_train['label'] == 0] one_case = data_train[data_train['label'] == 1] # 开始分层抽样...，x是数据集，y是分层变量，z是抽样占比；新的样本new_data_train中正负样本比例在1:10左右，这边的样本比是我自己设置的，不一定是最合理的；且此处也不一定要求一定用分层抽样，只是我用来练练手的...code到这里就结束了，后续我做项目的同时会同时更新R及python两种code的思考，和大家讨论分享学习，谢谢。
之前在R里面可以通过调用Rose这个package调用数据平衡函数，这边用python改写了一下，也算是自我学习了。...---- ---- 在python上，我也没有发现有现成的package可以import，所以就参考了R的实现逻辑重写了一遍，新增了一个分层抽样group_sample,删除了过采样，重写了组合抽样combine_sample...''''this is my pleasure''' def group_sample(self, data_set, label, percent=0.1): # 分层抽样...=0) return result 后续使用，只需要复制上述code，存成.py的文件，后续使用的时候： #加载函数 import sample_s as sa #这边可以选择你需要的分层抽样...data_train, 'label', 60000, 0.4) #将data_train里面的label保持正样本（少类样本）达到0.4的占比下，总数抽取到60000个样本 其实不是很难的一个过程，只是强化自己对python
需要注意的是，训练集/验证集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，尽量减少因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生的影响，例如在分类任务中，要尽量保持S与T内的样本各个类别的比例大抵一致，这可以通过分层抽样...但缺省值为None，其实test_size和train_size输入一个即可； random_state：int型，控制随机数种子，默认为None，即纯随机（伪随机）； stratify：控制分类问题中的分层抽样...，默认为None，即不进行分层抽样，当传入为数组时，则依据该数组进行分层抽样（一般传入因变量所在列）； shuffle：bool型，用来控制是否在分割数据前打乱原数据集的顺序，默认为True，分层抽样时即...分层时： '''采取分层抽样时的数据集分割''' X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,stratify=...四、基于生成器的采样方法 sklearn中除了上述的直接完成整套交叉验证的方法外，还存在着一些基于生成器的方法，这些方法的好处是利用Python中生成器（generator）的方式，以非常节省内存的方式完成每一次的交叉验证
常用的样本抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样三种。...(GermanCredit),10,replace=F) 样本集可表示为： train_data=GermanCredit[-smp1,] test_data=GermanCredit[smp1,] 分层抽样...我们假设按照GermanCredit数据集中的housing属性进行分层抽样，每层抽取5个样本，代码如下： #分层抽样 library(sampling) x<-GermanCredit[order(GermanCredit
常见的随机抽样方式有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、二重抽样以及比率抽样。 以下将依次介绍各种随机抽样方法的原理、应用场景及其SAS实现。...out = Work.MainIndex_2012sea3_srs8 method = srs sampsize =100 noprint ; run; （2）分层抽样...分层抽样是将总体按某种特征分为若干次级总体（层），再在每一层中进行随机抽样，把结果组成一个样本的方法。...最简单的分层抽样场景是，最总体中的所有样本，指定一个分层变量，每一层都使用同样的抽样比例。...以下是最简单分层抽样场景的代码： *由于分层抽样需要对原始数据进行排序，因此我们再复制一张临时表; data Work.MainIndex_2012sea3_tmp; setWork.MainIndex
分层抽样 分层抽样的主要特征是分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。其和随机抽样的共同点是每个个体被抽到的概率都相等N/M。...一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本，则这种抽样方法是一种分层抽样。我们用一个例子来展示分层抽样。...整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处，但实际上差别很大。...分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或单元差异小，而整群抽样要求群与群之间的差异比较小，群内个体或单元差异大；分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取...▲加权抽样结果 分层抽样如图： ? ▲分层抽样结果 随机抽样如图： ?
"全取 "分层抽样 作为优化步骤的输入，与适当的抽样分层一起，也可以提供 "全取 "分层。
money) rn from table_a )table_b where mod(rn,100）=0 系统抽样的特点：抽出的单位在总体中分布均匀，且抽出的样本可少于随机抽样，最大的优势在于 经济性 3.分层抽样...(Stratified random sampling) 分层抽样是将抽样单位按某种特征或者某种规划划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机的抽取样本。...)table_b distribute by agemod sort by agemod,rank_num desc )table_c where row_number(agemod)<=2000 分层抽样的优缺点...整群抽样与分层抽样存在直接的差异：(1)分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或者单元差异小，整群抽样是要求群与群之间的差异小，群体之间的单元差异大;(2)分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或者个体构成的...调查单位不是一次性直接抽取的，而是采取两阶段或者多阶段的方法，先抽取大的单位，在大单位中再选取小的单位，然后再逐层选取的方式，这种抽样方式称为多级抽样 在多级抽样的各个阶段，均可以采取简单随机抽样或者分层抽样
例如，对D进行分层采样而获得70%样本的训练集S和含30%样本的训练集T，若D包含500个正例、500个反例，则分层抽样得到的S应该包含350个正例和350个反例，T包含150个正例和150个反例。...通常训练集和验证集的比例是2/3~4/5 分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。...cup D_2 \cup D_3 \ldots \cup D_k, D_i \cap D_j= \varnothing (i \neq j)每个子集都尽可能保持数据分布一致，同上即可对每个子集D_i进行分层抽样
但是这里还是推荐使用python写一个小脚本去自动得到这些数据。 这里是得到这些数据的函数： ?...分层抽样 目前为止，我们已经使用了纯随机采样的方式。这种方式在数据量足够大的情况下会工作的很好，但是如果不是，你就会引入采样偏差。...这个方法叫做分层抽样。 如果我们知道对于预测房价median income是非常重要的属性。那么我们可以用分层抽样的方式进行选择训练集和测试集，median income的分布如下图所示： ?...我们可以使用Scikit-Learn的StratifiedShuffleSplit类来对数据集进行分层抽样： ? 抽样分布结果如下所示： ?
2、分层抽样 是简单随机抽样的一个变种，先把要研究的总体分成相对相似或相对齐次的个体组成的类，再在各类中分别抽取简单随机样本。然后把从各类中得到的结果汇总，并对总体进行判断。...（加权的概念：在求若干项的和时，对各项乘以不同的系数，这些系数的和通常为1） 3、整群抽样 是先把总体划分成若干群，和分层抽样不同之处在于，这里的群是由不相似或异类的个体组成的，在单级整群抽样中，先（...4、定额抽样 先是确定各类及比例（与分层抽样类似），然后利用方便抽样或判断抽样来按比例选取需要的个体数。
现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持： 相关性：数据相关性分析 假设检验：拟合优度; 独立检验 分层抽样：控制标签分布的可拓展训练集 随机数据生成...分层抽样 一个总体常由不同容量的子总体（层）组成，例如一个积极情况远多于消极情况的训练集。对这样的总体进行抽样，独立地对每个层抽样有利于减少总方差或突出小而重要的层。这种抽样设计被称为分层抽样。...与存在于 MLlib 中的其他统计函数不同，我们将分层抽样方法置于 Spark Core 中，因为抽样在数据分析中被广泛使用。...R 和 SciPy 均未内置对分层抽样的支持。
抽样有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等。无论怎么样抽样，都要求样本有足够的代表性，即满足一定数量，又满足随机性。 Stratified Sampling 分层抽样 是抽样的一种。...为什么需要分层抽样？如果整群符合随机性倒还好，如果不是会造成统计上的误差。我要做社会调研，各类人都需要，那么就必须有男有女、有老有少、有城市有农村，而不是呆在一个商场门口做调研。前者就属于分层抽样。...分层抽样可以降低样本量，效率高。 Principal Component Analysis 主成分分析 简称PCA，是一种统计方法。...Java, Python 两种常见编程语言，请在这里和我念：人生苦短，快用Python。 R, R-Studio, Rattle R语言不再多介绍了。 RStudio是R的IDE，集成了丰富的功能。
分层抽样 分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。...该列分类标签用于做分层抽样的标识。接着通过unique方法获取分层（分类标签）的值域，用于后续做循环处理。然后分别定义了用于存放临时分层数据、最终抽样数据、显示各分层样本数量的空列表和空字典。...下面进入正式的主循环过程，实现分层抽样： 遍历每个分层标签，用来做数据的分层划分，数据一共分为2类标签（0和1）。...当每个分层标签处理完成后会得到该分层标签下的所有数据，此时使用Python内置的random库的sample方法进行抽样。...本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版），经出版方授权发布。 转载请联系微信：DoctorData
train_test_split(train_images, train_labels, test_size=0.25, random_state=42)# 最终划分比例为：训练集 60%，验证集 20%，测试集 20%3.2 分层抽样对于不平衡数据集...，分层抽样可以确保每个类别在训练集、验证集和测试集中都有相同比例的样本。...from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit# 分层抽样划分sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits...我们可以使用上述方法将数据集划分为：训练集：6000张验证集：2000张测试集：2000张通过分层抽样确保每个字符类别在三个子集中都有相同比例的样本。然后对训练集进行数据增强，增加数据的多样性。
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