来自于某本大牛英文专著。翻译稿。 讲解在Hadoop中的抽样操作。讲解如何从超大数据集中抽取一部分数据来加快开发。
4.3 抽样（Sampling）用基于MapReduce的程序来处理TB级的数据集，要花费的时间可能是数以小时计。仅仅是优化代码是很难达到良好的效果。在开发和调试代码的时候，没有必要处理整个数据集。但如果在这种情况下要保证数据集能
# 机器学习中的分层抽样
在机器学习的实践过程中，数据的质量和处理方式直接影响模型的性能。其中，抽样方法是数据预处理的一项重要技术。分层抽样作为一种有效的抽样策略，能够确保各个子群体在样本中的合理分布。本文将探讨分层抽样的概念，并通过具体代码示例进行说明。
## 什么是分层抽样？
分层抽样是指在进行抽样时，将总体按特征划分为若干个互不重叠的子群体（称为“层”），然后从每个层中随机抽取样本。这
最近在工作过程中遇到产品、测试对分层测试有些疑惑，我理解有两点，一个是开发不想迭代提交，如果要增加分层测试，对开发有额外的要求，比如方法说明，比如概要设计、详细设计、接口规范等，是有额外的工作量的；还有一点是说，既然可以直接从页面上进行测试，那不是更简单吗，何必要在深层次上做更多的测试呢，这不是增加了工作量？ 针对第二点，其实对测试是有很大的误解的。对测试来说，会增加一些工作量，但增加的工作
分层随机抽样一、数据描述二、分层随机抽样1. 抽样要求：以“region”为分层变量，每层简单随机抽取75个样本单元。（1）定义分层抽样涉及的一些变量。（2）调用分层抽样函数“strata”,其中第一个参数为总体的数据集（此处按分层变量进行了排序处理），第二个变量为分层变量，第三个参数为各层的样本单元数量，第四个参数为各层的抽样方法（可选择的方法有“srswor”, “srswr”, “pois
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2023-10-08 11:01:09
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抽样方法主要包括：随机抽样、分层抽样、整体抽样、系统抽样。(1) 随机抽样就是按等概率原则直接从含有N个元素的总体中抽取n个元素组成样本（N>n）。这种方法简便易学，常用的办法就是抽签了。不过，这适合总体单位较少时使用。(2) 分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，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的方法。(3)
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2023-09-02 13:31:57
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概念总体：研究对象的全体个体：组成总体的每一个基本元素样本：总体中抽若干个体所组成的集合样本容量：样本中所含个体的数量抽样方法简单随机抽样：简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。分层抽样：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
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2024-08-22 11:09:27
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Stratified sampling1. 基本概念统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。LL 表示层的数量，其中 分别指的是层 h 的样本数量，采样的数量，采样得到的样本均值和标
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2023-06-03 15:17:30
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今天由优秀的萝卜同学给大家分享一篇AB测试干货~本文会将原理知识穿插于代码段中，相关代码和数据集空降文末可以获取。前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标 来衡量每组用户的参与
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2023-12-14 02:50:49
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一、基本了解（一）分层抽样与分层随机抽样1、分层抽样在抽样前，将总体划分成L个互不重复的子总体（层），每个子总体独立地进行抽样。2、分层随机抽样如果每层都是按照简单随机抽样进行抽取，则是分层随机抽样。大多数情况下都是分层随机抽样。3、分层抽样的优点①因为分层抽样估计量的方差只与层内方差有关，与层间方差无关，因此分层抽样估计精度高，抽样效率高；②不仅能对总体指标进行推算，还能对各层指标进行推算；③层
文章目录抽样方法集中趋势的度量补充：左偏和右偏分布离散程度的度量补充：数据标准化；经验法则分布形状的度量 复习统计学的时候记了一些笔记。抽样方法简单随机抽样(Simple Random Sampling)分层抽样(Stratified Sampling)：把总体划分为相互独立的不同层，在不同个体里分别进行随机抽样。可以提高样本的代表性，因为确保从不同特征的层里都抽取了样本。比如以性别，地域，年段
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2024-01-13 03:59:29
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一、在SAS中进行随机抽样：
1、 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：
（1）简单无重复抽样
（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等比例分层抽样；
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2023-05-30 07:21:47
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（作者：陈玓玏）一、为什么要进行抽样？在实际的数据挖掘应用中，我们往往会从各方收集很多的数据，这些数据每分每秒都在增加，但我们如果用所有的这些数据并无益处。一是数据量过大，处理起来难度会大非常多，要求你的基础计算平台性能很好，甚至需要用到并行计算，有时是没有必要的；二是数据都是基于人及人的行为所产生的影响的，而人是会发生变化的，所以久远的数据我们可能用不到；三是建模的过程并不一定都是在内部进行，可
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2023-11-28 15:02:14
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# Python 分层抽样实现
## 1. 简介
在数据挖掘和机器学习领域，分层抽样是一种常用的抽样方法，用于从一个大的数据集中获取具有代表性的样本数据。分层抽样可以确保样本数据集能够充分代表原始数据集中的各个子集。
本文将教会你如何使用 Python 实现分层抽样。首先，我们将介绍分层抽样的流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我们将详细说明每个步骤需要进行的操作，并提供相应的代码示例。
原创
2023-09-22 02:03:28
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抽样分布抽样指按一定方式从总体中选择或抽出样本的过程。1.抽样作为人们从部分认识整体这一过程的关键环节，是实现“由部分认识总体”这一目标的途径和手段；2.抽样主要解决的是对象的选取问题，即如何从总体中选出一部分对象作为总体代表的问题。这样就有利于我们在研究中节省时间和成本，方便有效。统计量样本均值样本均值是指在总体中的样本数据的均值，样本均值的计算依据是样本个数，反映的是样本数据集中趋势样本方差先
# PySpark的分层抽样
在数据科学与大数据处理的领域，数据抽样是一项重要技术。在PySpark中，分层抽样是一种有效的方法，可以确保从各个子群体中均匀地抽取样本。这对于保持样本的代表性以及确保模型能够捕捉到数据中的本质特征至关重要。本文将介绍PySpark中的分层抽样，并提供代码实例。
## 什么是分层抽样？
分层抽样( stratified sampling )是从总体中按特定标准划
原创
2024-10-31 08:31:07
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# Spark分层抽样
## 导言
在大数据领域，由于数据量庞大，往往需要进行抽样操作来减少计算和存储的压力。Spark提供了分层抽样（Stratified Sampling）功能，可以在大数据集中按照特定的分层方式进行抽样。本文将介绍Spark分层抽样的原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 分层抽样原理
分层抽样是指将总体划分为多个层级，然后在每个层级中进行抽样。这样可以保证每个
原创
2023-12-17 05:14:36
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# Spark 分层抽样实现指南
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Spark 实现分层抽样（stratified sampling）。分层抽样是一种常见的数据抽样方法，在抽样过程中，我们根据数据集的特定属性（层）进行抽样。这种方法可以确保每个层的样本数量比例与整体数据集中的比例相同，从而更好地代表整个数据集。
下面是使用 Spark 实现分层抽样的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-10 04:34:33
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分层随机分割交叉验证器可以将数据分割为训练集和测试集，不过它只提供训练集/测试集数据在原始数据集中的位置索引。由该类生成的交叉验证对象融合了StratifiedKFold和ShuffleSplit两个函数的功能，该对象返回分层随机折，对像通过对每一类保留一定比例的样本生成折。注意：同随机分割一样，分层随机分割不保证所有折都是不同的，即使对于大数据集也不例外。原型为：class sklearn.mo
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2024-02-12 13:41:38
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# 实现MySQL分层抽样的步骤
## 概述
MySQL分层抽样是一种在数据量较大的情况下，通过按照某种规则将数据划分成若干层，然后在各层中进行抽样操作。这种方法可以有效降低抽样的成本，并且能够保证样本的代表性。
## 流程
以下是实现MySQL分层抽样的步骤：
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant 开发者
原创
2024-06-05 06:08:16
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# 使用 PySpark 实现分层抽样的方法
## 引言
分层抽样是一种统计抽样方法，在这种方法中，我们将总体划分为不同的子群体（层），然后从每个子群体中独立抽取样本。在实际应用中，例如在大数据分析中，分层抽样可以帮助我们更好地理解和分析数据。在这篇文章中，我将带你了解如何利用 PySpark 来实现分层抽样。
## 流程概述
下面是实现分层抽样的流程，包含了每一步的操作说明：
| 步骤
