sql中每个组的分层抽样
在SQL中，分层抽样是一种用于从数据集中获取具有代表性样本的技术。它允许我们根据特定的条件和规则，从数据集中选择一部分数据进行分析和处理，而不需要处理整个数据集。
分层抽样可以通过以下步骤实现：
- 确定抽样的目标：首先，需要明确抽样的目的和目标。例如，我们可能希望从一个包含用户数据的表中获取一部分样本数据，以便进行用户行为分析。
- 划分数据集：根据特定的条件，将数据集划分为不同的组或层。例如，我们可以根据用户的地理位置、年龄、性别等因素将用户数据划分为不同的组。
- 确定抽样比例：根据数据集的大小和抽样的需求，确定每个组的抽样比例。例如，我们可以决定从每个组中抽取10%的数据作为样本。
- 执行抽样查询：使用SQL语句执行抽样查询。根据每个组的抽样比例，编写SQL查询语句来选择相应比例的数据。例如，可以使用LIMIT关键字来限制每个组返回的行数。
- 分析和处理样本数据：获取样本数据后，可以对其进行进一步的分析和处理。例如，可以计算平均值、频率分布、相关性等统计指标。
分层抽样的优势包括：
- 代表性样本：分层抽样可以确保从每个组中选择的样本具有代表性，能够更好地反映整个数据集的特征。
- 减少计算量：相比于处理整个数据集，分层抽样可以减少计算量和处理时间，提高查询效率。
- 精确控制样本比例：通过确定每个组的抽样比例，可以精确控制每个组在样本中的比例，以满足特定的需求。
- 适用于大数据集：对于大数据集，分层抽样可以帮助我们快速获取样本数据，以便进行分析和处理。
分层抽样在许多领域都有广泛的应用场景，例如市场调研、社会调查、用户行为分析等。通过对样本数据的分析，可以得出对整个数据集的推断和结论。
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在数据挖掘中，如何从大数据集中提取出最具代表性的子集？
data-mining
我有一个数据集，它有10000行数据和23列数据，我希望从中提取出最能代表父数据的行和23列数据。
浏览 2提问于2017-05-09得票数 0
2回答
机器学习分类问题中如何处理小而不平衡的数据集
machine-learning、classification、data-analysis
我正在处理一个非常具有挑战性的分类问题，其中我有三个问题:一个小的数据集(大约800个样本)，不平衡的数据集(4个类，每个类有1-600个样本，2/3/4-50个样本)，以及其中一个特征中缺少的数据。
我一直在考虑的一些事情：
生成合成数据，例如使用SMOTE (合成少数群体过采样技术).
将这一分类转变为少数群体和多数群体之间的二元分类。
结合不同的分类器，给负样本更多的权重(万一我变成二进制分类器)。
通过在成本函数中应用特定的权重进行成本敏感的学习(有点类似于前面的，但使用了所有4个类)。
我打算作为分类器，朴素贝叶斯，支持向量机，随机森林和神经网络和2倍交叉验证
浏览 4提问于2015-11-19得票数 4
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什么时候有足够的数据来泛化？
machine-learning、data-mining、statistics、search
有什么一般的规则，可以用来推断什么是可以从特定的数据集中学习/概括的？假设数据集是从一个人的样本中提取的。这些规则是否可以作为样本或总人口的函数来表述？
我理解上面的内容可能是模糊的，所以有一个案例:用户参与一个搜索任务，其中数据是他们的查询、点击的结果和那些结果的HTML内容(仅文本)。它们中的每一个都带有它们的用户和时间戳。一个用户可能会为一个长期的搜索任务生成几个页面--一个简单的事实发现任务--或者几百个页面--比如对类报告。
编辑:除了概括一个群体，给出一个样本，我感兴趣的是概括一个人的总体搜索行为，给出一个时间段。理论和论文参考资料优先！
浏览 0提问于2014-08-04得票数 4
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使用sklearn进行音乐流派分类:如何准确评估不同的模型
python、machine-learning、scikit-learn、statistical-sampling
我正在做一个项目，对来自5个不同流派(摇滚，电子，说唱，乡村，爵士)的30秒音频样本进行分类。我的数据集包含600首歌曲，每个流派恰好有120首。特征是每首歌曲的13个mfcc的一维阵列，标签是流派。基本上，对于30秒样本的每帧，我取每组13个mfcc的平均值。这导致每首歌曲有13个mfcc。然后，我获得整个数据集，并使用sklearn的缩放函数。
我的目标是比较svm、knearest和naive bayes分类器(使用sklearn工具集)。我已经做了一些测试，但我注意到结果会根据我是否进行随机采样/分层采样而有所不同。
我在sklearn中执行以下函数来获取训练和测试集：
X_train
浏览 3提问于2017-05-15得票数 1
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如何平衡数据集而不过度采样
python、machine-learning、scikit-learn
我试图平衡我的数据集，但我正在努力寻找正确的方法来做它。让我来解决这个问题。我有一个具有以下类权重的多类数据集：
class weight
2.0 0.700578
4.0 0.163401
3.0 0.126727
1.0 0.009294
如您所见，数据集是相当不平衡的。我想要做的是获得一个平衡的数据集，其中每个类都用相同的权重表示。
这里有很多问题，但是：
：这个子样本可以是重叠的，对于我的方法来说是错误的。而且，我想让它使用sklearn或经过良好测试的软件包。
：在这里，他们建议使用带有平衡类权重向量的不平衡数据集，但是
浏览 0提问于2018-11-28得票数 1
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理解numpy中的分层抽样
numpy、machine-learning、statistics
我目前正在完成一本关于机器的练习本，学习如何让我的脚湿润，这样就可以说是在训练了。目前，我正在研究一个房地产数据集:每个实例都是加州的一个区，有几个属性，包括该地区的中等收入，其规模和上限为15。收入中值直方图显示，大多数收入中值集中在2至5之间，但有些数值远远超过6。作者希望根据收入中值进行分层抽样。他提供了创建收入类别属性的下一段代码。
housing["income_cat"] = np.ceil(housing["median_income"] / 1.5)
housing["income_cat"].where(housing["
浏览 3提问于2019-04-06得票数 0
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关于如何平衡不平衡的数据
machine-learning、scikit-learn、imbalanced-data
当我在Scikit学习中阅读决策树时，我发现：
在训练前平衡数据集，以防止树偏向于占主导地位的类。类平衡可以通过从每个类中抽取相同数量的样本来实现，或者最好通过将每个类的样本权重(sample_weight)的总和归一化为相同的值来实现。
在链接中：
我很困惑。
(1)
类平衡可以通过从每个类中抽取相同数量的样本来实现。
如果我这样做，应该为每个类中的每个样本添加一个适当的样本权重(或者添加类样本.)。
例如，如果我有两个类:A和B，有示例数
A:100 B:10000
我可以为每个样本输入10000个样本并设定权重：
输入样本A:10000，输入样本B:10000
浏览 2提问于2016-08-24得票数 1
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分层抽样变量选择
bigdata、sampling、distribution
我试图在R中进行分层抽样，从我的数据中抽取样本，其中一个参数是组，它从保持数据集的相同初始分布取变量名到样本。
是否将响应作为分组变量包括在内是常见的，包括/排除它意味着什么？
浏览 0提问于2017-11-08得票数 2
1回答
使用不平衡数据集执行多类分类时设置批大小
machine-learning、deep-learning、training、optimization
对于数据不平衡的多类分类任务，我有一个关于BATCH_SIZE的问题.我有5个类和一个关于5000示例的小数据集。我看过G. Hinton关于深度学习的讲座，他说每个迷你批次应该是理想的平衡(这意味着每一批应该包含每个类的数据点的数量大致相同)。这可以通过对数据进行洗牌，然后从数据中随机抽取批处理来近似。
但是，在我看来，只有当我们有一些大而平衡的数据集时，这才会起作用。在我的例子中，我认为将BATCH_SIZE设置为>=16可能会对学习产生不良影响，网络将无法推广。在对每个样本进行处理(即在线培训)之后，使用SGD并更新权重是否更好？P.S.考虑到我使用的是标号平滑(即类加权损失)。
浏览 0提问于2020-07-12得票数 2
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不平衡数据集分类的训练、测试分割
python、classification、training
我有一个做二进制分类的模型。
我的数据集是高度不平衡的，所以我认为在训练模型之前，我应该用不适当的抽样来平衡它。因此，平衡数据集，然后随机分割它。这条路对吗？还是应该平衡测试和训练数据集？
我只试着平衡整个数据集，我获得了80%的训练精度，但是在测试集上，我得到了30%的准确率。这看起来不对？
但我也不认为我应该平衡测试集，因为它可以被认为是偏见。
怎样才是正确的方法？
谢谢
更新:我有40万个样本，10%是1s，90%是0。我无法获得更多的数据。我试着保存整个数据集，但我不知道如何将其分割成训练集和测试集。在列车和测试数据集中是否需要相同的分布？
浏览 0提问于2018-06-08得票数 20
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如何构建主动学习项目的测试集？
model-evaluations、active-learning
通过主动学习，我希望将注释的工作量降到最低，但仍然是一个很好的分类器。
我最初的出发点是，我有大约20k个图像，它们可以属于10个不同的类，并且现在有0标记的图像。在每一次主动学习迭代之后，我希望得到例如100幅图像的标签。如果这很重要，不幸的是，数据很可能不平衡，这意味着五个类可能非常罕见。
那么，我如何构建主动学习的测试集呢？
在开始时随机抽取一个一定百分比的样本，注释它，并在整个项目中保持测试集的静态？
用每个主动学习迭代来培养测试集？(例如:100个新标记的图像中有10个随机添加到增长的测试集中？)
还有别的主意吗？
我在谷歌( Google )和谷歌( Google )奖学金网站上寻
浏览 0提问于2021-06-04得票数 1
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3回答
使用sklearn将数据拆分为训练数据和测试数据
machine-learning、python、scikit-learn、training
做
的工作
我的工作是把数据分成训练和测试，使用30%的数据作为测试，两者的阳性和阴性比率应该相同。
CSV文件
age,Feature 2,Feature 3,Feature 4,income,Feature 6,Feature 7,Feature 8,Feature 9,Feature 10,Feature 11,Feature 12,Feature 13,Feature 14,Feature 15,Class
77,1,0,0,3,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0
35,1,0,1,4,0,0,0,1,1,0,1,1,0,1,0
79,1,0,0,2,0,1,1,0,0,0,1
浏览 0提问于2019-05-01得票数 0
1回答
混合数据类型的采样技术
machine-learning、python、sampling
我正在寻找一种非常具体的抽样技术，它属于一个非常大的数据集，具有混合数据类型，即，我有分类变量和连续变量，并且希望有一个尽可能接近地表示这类数据的总体的样本。如果有人能帮我解决这件事，我会很感激的。谢谢!
浏览 0提问于2021-09-06得票数 1
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如何处理生物数据集中的不平衡类？
classification、supervised-learning、class-imbalance
当处理不平衡的阶级，哪个更好，
过抽样/过抽样的类别或
从训练数据集中随机选取相同数目的正样本和负样本，结合训练样本，将不平衡分类问题转化为多个平衡数据分类问题。
他们中的一个比另一个有优势吗？如果是，是哪一个？我要求的是一个广义的观点。如果您有一个不平衡的数据集，您会选择哪个选项，1还是2？
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
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R数据的抽样
r、dataframe、sampling
我有一个数据与各种房地产清单，类似于以下。
ADDRESS PRICE ZIP ...
123 Main St 400,000 45678
23 Green Ln 380,000 45670
29 Green Ln 385,000 45670
...
我想为测试数据集执行分层随机样本。换句话说，我想从每个邮政编码中获取30%的条目，并将它们分离到一个新的数据集中。我对R数据不熟悉，那么我将如何执行这样的操作呢？
我像这样使用了示例函数
sample(c(1:103), size=31, replace = F)
但是，如何将这些特定的行放入新的dat
浏览 3提问于2020-07-09得票数 0
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是什么使验证集成为测试集的良好代表？
python、scikit-learn、cross-validation、class-imbalance
我正在开发一个使用不平衡数据集的分类模型。我试图使用不同的抽样技术来提高模型的性能。
对于我的基线模型，我定义了如下所示的AdaBoost模型：
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=False)
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
params = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
浏览 0提问于2020-09-29得票数 0
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从python中的dataframe中选择样本
pandas、data-cleaning
我有一个数据集(熊猫数据)，其变量对应于每个样本的国家。我必须采集与最具代表性的国家相对应的样本。
谢谢
浏览 0提问于2019-08-06得票数 1
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目标:从整个数据集(允许/不允许重复)中抽取50个观测结果
我不理解以下脚本的nObs用法
如何确定是否允许重复？
数据样本；do i=1至50；slice = int( nobs *ranuni(123456))；设置sashelp.cars point=slice nObs= nObs；结束；停止；运行；
浏览 1提问于2015-08-26得票数 1
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是否需要分层抽样(随机森林，Python)？
machine-learning、python、random-forest、sampling、training
我使用Python在不平衡的数据集上运行随机森林模型(目标变量是二进制类)。在分割训练和测试数据集时，我很难确定是否使用分层抽样(如所示的代码)。到目前为止，我在我的项目中观察到，分层案例将导致更高的模型性能。但我想，如果我使用我的模型来预测新的情况，这很可能与我当前的数据集在目标类的分布上有很大的不同。因此，我倾向于放松这种约束，使用非分层的分裂。有人可以建议澄清这一点吗？
train,test=train_test_split(myDataset, test_size=0.25, stratify=y)
浏览 0提问于2017-01-12得票数 15
3回答
循环火花数据
scala、apache-spark
我有一个Dataframe df，其中包含一个groupID列；也就是说，每个观察都属于一个特定的组。总共有8组。我想从每个groupID中抽取一定百分比的观察结果(例如，20%)。以下是我这样做的方法：
val sample_df = for ( i <- Array.range(0,7) ) yield {
val sel_df = df.filter($"groupID"===i)
sel_df.sample(false,0.2,seed1)
}
该代码的结果是：
Arra
浏览 2提问于2016-07-21得票数 1
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