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  • 有放回随机抽样

    2015-08-14 21:46:29
    MATLAB程序,有放回随机抽样,实现随机抽样而且是有放回的,每次抽取样本一样。
  • 8 -*-import numpyimport pandasdata = pandas.read_csv('D:\\PDA\\4.9\\data.csv')#设置随机种子numpy.random.seed(seed=2)#按照个数抽样data.sample(n=10)#按照百分比抽样data.sample(frac=0.02)#是否可放回抽样,...

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy

    import pandas

    data = pandas.read_csv(

    'D:\\PDA\\4.9\\data.csv'

    )

    7f69d19a3757

    #设置随机种子

    numpy.random.seed(seed=2)

    #按照个数抽样

    data.sample(n=10)

    7f69d19a3757

    #按照百分比抽样

    data.sample(frac=0.02)

    7f69d19a3757

    #是否可放回抽样,

    #replace=True,可放回,

    #replace=False,不可放回

    data.sample(n=10, replace=True)

    7f69d19a3757

    #典型抽样,分层抽样

    gbr = data.groupby("class")

    gbr.groups

    7f69d19a3757

    typicalNDict = {

    1: 2,

    2: 4,

    3: 6

    }#定义一个字典,从一班级中抽取2个人,二班级中抽取4个人,三班级中抽取6个人

    7f69d19a3757

    def typicalSampling(group, typicalNDict):

    name = group.name

    n = typicalNDict[name]

    return group.sample(n=n)

    result = data.groupby(

    'class', group_keys=False

    ).apply(typicalSampling, typicalNDict)#向量化运算的函数apply

    7f69d19a3757

    typicalFracDict = {

    1: 0.2,

    2: 0.4,

    3: 0.6

    }#定义字典,按照百分比抽样

    def typicalSampling(group, typicalFracDict):

    name = group.name

    frac = typicalFracDict[name]

    return group.sample(frac=frac)

    result = data.groupby(

    'class', group_keys=False

    ).apply(typicalSampling, typicalFracDict)

    idclassscore

    3940145

    45163

    5354195

    2526164

    37381107

    7071175

    8586277

    8182263

    54552121

    6869256

    1314269

    8687293

    5758282

    8485285

    94952103

    96972108

    35362101

    8990286

    4546295

    8081281

    20212138

    6566383

    8384352

    3435366

    67387

    7778377

    8283354

    55563126

    1718358

    6768393

    1011389

    2627364

    61623103

    8889389

    6970396

    01377

    9091391

    9192359

    4849398

    78348

    5253362

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  • 如果不是有放回抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是“有偏的”,都是绝对“片面的”(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决...

    1.为什么要随机抽样训练集?

    • 如果不进行随机抽样,每棵树的训练集都一样,那么最终训练出的树分类结果也是完全一样的

    2.为什么要有放回地抽样?

    • 如果不是有放回的抽样,那么每棵树的训练样本都是不同的,都是没有交集的,这样每棵树都是“有偏的”,都是绝对“片面的”(当然这样说可能不对),也就是说每棵树训练出来都是有很大的差异的;而随机森林最后分类取决于多棵树(弱分类器)的投票表决。
    展开全文
  • 模拟概率论中的无放回简单随机抽样问题。问题:从1,2,3,4,5中无放回的抽取三个数字,组成一个三位数,并输出。顺序编程,易理解import random## 1、目标数字集合number_set = [1, 2, 3, 4, 5]## 2、抓取第一个数字...

    模拟概率论中的无放回简单随机抽样问题。

    问题:从1,2,3,4,5中无放回的抽取三个数字,组成一个三位数,并输出。

    顺序编程,易理解

    import random

    ## 1、目标数字集合

    number_set = [1, 2, 3, 4, 5]

    ## 2、抓取第一个数字

    first_num = random.choice(number_set)

    ## 3、从数字集合中删除第一个数字

    number_set.remove(first_num)

    ## 4、抓取第二个数字

    second_num = random.choice(number_set)

    ## 5、从数字集合中删除第二个数字

    number_set.remove(second_num)

    ## 6、抓取第三个数字

    third_num = random.choice(number_set)

    ## 7、从数字集合中删除第三个数字

    number_set.remove(third_num)

    ## 8、数字组合成结果数字

    result = int(str(first_num) + str(second_num) + str(third_num))

    函数编程,易调用

    import random

    def rand_sampling(number_set):

    '''

    :param number_set: 数字列表

    :return: 组合数

    '''

    ## 抓取第一个数字

    first_num = random.choice(number_set)

    ## 从数字集合中删除第一个数字

    number_set.remove(first_num)

    ## 抓取第二个数字

    second_num = random.choice(number_set)

    ## 从数字集合中删除第二个数字

    number_set.remove(second_num)

    ## 抓取第三个数字

    third_num = random.choice(number_set)

    ## 从数字集合中删除第三个数字

    number_set.remove(third_num)

    ## 数字组合成结果数字

    result = int(str(first_num) + str(second_num) + str(third_num))

    return result

    if __name__ == "__main__":

    ## 多次无放回简单随机抽样

    for i in range(5):

    number_set = [1, 2, 3, 4, 5]

    result = rand_sampling(number_set)

    print(result)

    魔改1:从1,2,3,4,5中无放回的抽取n个数字,组成一个n位数,并多次重复抽取。

    import random

    def rand_sampling(number_set, n):

    """

    :param number_set: 数字列表

    :param n: 组合数位数

    :return: 组合数

    """

    result = ''

    for i in range(1, n+1):

    num = random.choice(number_set)

    result = result + str(num)

    number_set.remove(num)

    return int(result)

    if __name__ == "__main__":

    ## 多次无放回简单随机抽样

    for i in range(5):

    number_set = [1, 2, 3, 4, 5]

    result = rand_sampling(number_set, 3)

    print(result)

    魔改2:从1,2,3,4,5中有放回的抽取n个数字,组成一个n位数,并多次重复抽取。

    import random

    def rand_sampling(number_set, n, no_return=True):

    """

    :param number_set: 数字列表

    :param n: 组合数字位数

    :param no_return: 是否放回抽样

    :return: 组合数

    """

    result = ''

    for i in range(1, n+1):

    num = random.choice(number_set)

    result = result + str(num)

    if no_return:

    number_set.remove(num)

    return int(result)

    if __name__ == "__main__":

    # 多次有放回简单随机抽样

    for i in range(5):

    number_set = [1, 2, 3, 4, 5]

    result = rand_sampling(number_set, 3, False)

    print(result)

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  • # 无放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次,并统计每次搜索的时间,只需要改变count次数即可实现 import numpy as np # 无放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次 count =1 #随机次数 s...

    # 无放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次,并统计每次搜索的时间,只需要改变count次数即可实现

    import numpy as np # 无放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次
    count =1  #随机次数
    s = np.arange(1000)
    t = np.r_[1:1000]
    for i in range(count):
            z = np.random.choice(t,1)
            index = np.where(t==z)
            print (z)
            print(count)
            t = np.delete(t,index)

    # 放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次,并统计每次搜索的时间,只需要改变count次数即可实现

    import random # 放回抽样:在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次
    
    count = 1000000 #随机次数
    for each in range(1,count):
        pick = random.randint(1,1000)
        print(pick)
    print(count)
    

    随机抽样可以通过各种方式实现,但是最为便捷的便是通过调用包进行实现,但是时间准确性以及效率问题有待考证。

    展开全文
  • 随机森林有放回抽样

    千次阅读 2019-10-28 23:05:23
    为什么要有放回抽样 如果不放回抽样,每棵树用的样本完全不同,结果是有偏的,基学习器之间的相似性小,投票结果差,模型偏差大 如果不抽样,基学习器用所有样本,那么模型的泛化能力弱,基学习器之前相似性太大...
  • 随机森林是一种判别模型,既支持分类问题,也支持回归问题,并且支持多分类问题。它是一种非线性模型,其预测函数为分段常数函数。...Bootstrap抽样的做法是在n个样本的集合中有放回的抽取n个样本形
  • 最近的一次面试经历中,有被问到过随机森林为什么要用有放回随机采样。平时的自己确实没有去仔细想过这些问题,所以最终惨淡而归。 好了,回到正题吧,随机森林是可以降低模型的方差,这里借鉴了下其它同学的回答...
  • Bootstrap Sample (有放回抽样)

    万次阅读 2014-12-24 21:59:37
    一个盒子里100个小球(编号1到100),抽样规则是每次从盒子里随机挑选一个小球,记录该球的编号,并将小球放回。重复抽样步骤100次,问抽样得到的不重复小球的个数是多少? 问题分析 首先,问题的答案应该是一个...
  • 近年来,我国甲状腺肿瘤的发病率在全球排名不断升高。之前一期使用了Logistic模型对该问题进行预测判别分析,为提高预测准确率,本文借助国家...随机森林两大随机思想Bagging思想和特征子空间思想:随机森林的生...
  • 和np.random.randint(0,5,3)意思相同,表示从[0,5)之间随机以等概率选取3个数
  • 需求一个抽奖应用,从所有参与的用户抽出K位中奖用户(K=奖品数量),且要根据每位用户拥有的抽奖码...分析比较直观的做法是把两个C到列表中抽选,如[A, B, C, C], 使用Python内置的函数random.choice[A, B, C, C...
  • 原标题:Python面试宝典之基础篇-08题目36:如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样?点评:送人头的题目,因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容,这个问题如果答不...
  • R语言随机抽样

    千次阅读 2017-10-19 11:41:41
    sample()函数可以从数据集中有放回或者无放回的抽出大小为n的一个随机样本 使用方法 newdata 解释一下参数 第一个参数就是你的抽取数据集的怎么构成,这需要是向量,第二个参数是抽取的元素数量,最后一...
  • 简单随机抽样sas实现

    千次阅读 2011-03-09 20:55:00
    根据有无放回,它又分为无放回的简单随机抽样有放回的简单随机抽样。支持以上观点的书籍很多,如《Elements of sampling theory and methods》、《抽样调查的理论及其应用方法》、《抽样技术》等
  • R 语言 随机抽样

    2019-02-25 10:25:00
    从iris数据集中随机抽取一个大小为20的样本 my_iris<-iris[sample(1:nrow(iris), 20, replace=FALSE),] my_iris   参数说明: ...第三个参数:表示抽样有无放回 ...2、有放回(repla...
  • python中random随机抽样

    千次阅读 2020-02-28 17:31:31
    random.choice() # 一次随机选出一个 random.choices() # 抽一个列表出来,但是这是有放回抽样,即抽出的数据可能会重复 random.sample() # 无放回抽取一个列表出来,即抽出的数据不会重复 ...
  • 这里用iris数据集分三层抽样 install.packages("e1071");#安装朴素贝叶斯预测包 install.packages(...#无放回抽样,(数据集,抽样依据的列名,每层需要抽的观测数,有放回抽样,不加额外描述) trai
  • sample() sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) ...replace:表示是否为有放回抽样,是一个逻辑值,默认为FALSE,即默认为无放回抽样; prob:为权重向量,即x中元素被抽取到的概率,是一个取值0~1的...
  • sample算子 说明 sample算子可以从大量的数据集中抽样,但是不能控制抽样的数目。 函数签名 代码示例 val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster... //有放回抽样 //val
  • 抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同,并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时,它的主要特征是从总体中逐个抽取。1、抽签法2、随机数法:随机数表、随机数骰子或计算机产生的...
  • 2. Hive实现简单随机抽样(不放回) 2.1 语法 2.2 举例 前言 当数据量非常大的时候,对全体数据进行处理存在困难时,我们可能需要通过随机抽样其中的一部分数据,来代表总体进行分析。本文介绍如何使用Hive对...
  • 每个球都被抽过时抽取次数期望为无穷,设有n个球,有放回随机抽m次,m次一共抽到不同球种类的期望是当m为正无穷时E收敛于n假设n为1000,m为10000,使用python简单画个图num = 1000i_l = []a_l = []p_l = []for i ...
  • R-随机抽样选取训练集与验证集

    千次阅读 2017-07-20 11:50:25
    R语言中的sample()函数能够从数据集中有放回或者无放回的抽取大小为n的一个随机样本。 用法: sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) 说明: x表示一个或多个要选择的元素的向量;size表示要抽取...
  • 训练随机森林分类器

    2019-12-21 11:36:59
    随机森林,,每棵树 接收的样本是 随机的,有放回随机抽样,每个节点分裂时特征随机 # 参数方面,可以设置 每个节点的特征数, 有放回抽样还是无放回抽样 # 训练随机森林分类器 from sklearn.ensemble import ...
  • Spark2.3 源码解析 之 随机森林 random forest 简介 1. bagging 如下图所示,bagging的思想“三个臭皮匠胜过诸葛亮” ,即训练...这里的抽样是有放回随机抽样,一般每个采样集和训练集的数量一致,即每个采样...
  • 有放回的简单随机抽样:日常中用的比较多 无放回的简单随机抽样:更符合简单随机抽样的原理从无限总体中抽样无限总体的情形:生产线上的物品,到达某个参观的客户数,电话中心接到的电话…… 无限总体中随机抽样的...
  • 上一节我们说了决策树,今天我们来聊聊随机森林,随机森林在2001年由Breiman提出,其解决了logistic回归容易出现共线性的问题,它包含估计缺失值的算法,...原理大致是:对训练集进行有放回随机抽样,获得的 多个个样
  • 渐进抽样

    2021-03-17 16:29:14
    1 有放回的简单随机抽样 2 无放回的简单随机抽样 3 分层抽样 每种抽样有适合的场景,那什么是渐进抽样? 在抽样方法中,当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是渐进抽样。 举个例: 比如,使用渐进抽样...

空空如也

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有放回随机抽样