# Hive 分类别随机抽样
## 引言
在数据分析和机器学习的过程中，我们常常需要从一个大数据集中随机抽取样本，以便进行统计分析或者训练模型。在大数据环境下，`Hive` 作为一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了丰富的 SQL 查询功能，使得数据处理变得更加高效。本文将围绕“分类别随机抽样”这一主题，详细阐述在 Hive 中实现分类别随机抽样的过程，并给出相应的代码示例和流程图。
本文假设您已明白决策树原理及CART生成算法随机森林的算法核心思想有二：采样 和 完全分裂。采样又分为行采样和列采样，这里的行与列对应的就是样本与特征。完全分裂指的是决策树每一次分裂扩展节点时，能分裂必须分裂，分裂依据可以是信息增益或者增益率。对于行采样，模型从M条数据集中随机采样m条数据，一般情况下m取M的平方根大小，分别作为每一棵决策树的训练集。行采样保证了每棵决策树使用的训练集各不相同，这在
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2024-05-28 13:05:52
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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讲oracle异常，我们首先来给oracle异常进行分类。这里多数人可能都会把oracle异常分为，预定义异常，非预定义异常以及自定义异常三类。但是我觉得这样还是不易理解和区分这几种
异常，结合所查找的资料我个人把oracle异常分成两大类，oracle异常和自定义异常。（其中oracl
原创
2012-11-20 10:57:21
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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v 单行函数：对每一行输入值进行计算，得到相应的计算结果，返回给用户，也就是说，每行作为一个输入参数，经过函数计算得到每行的计算结果。 比如select length(ename) from emp v 多行函数：对多行输入值进行计算，得到多行对应的单个结果。 比如select max(sal) f
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2019-07-01 14:33:00
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dml语句：数据操作语句【insert，update，delete】 ddl语句：数据定义语言【create table，drop table】 dql语句：数据查询语句【select】 dtl语句：数据控制语言【commit，rollback】 package com.lsz.test; impo
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2019-07-01 14:11:00
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看了网上一些资料，发现对Oracle中的锁有多种分类方法，从各个不同的角度对锁进行分析。预备知识： DDL(DATABASE DEFINITION LANGUAGE)：数据库定义语言，如create table、drop table..... DML(DATABASE MODIFICATION LANGUAGE):数据库修改语言，如insert、delete、update...... ORACLE...
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2009-05-05 14:23:00
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--按店铺分类统计订单状态select sum(A) as 已付款 ,sum(B) as 未付款,C as 店铺名from( select case when status_id=2 then 1 else 0 end AS A , case when status_id=4 then 1 else 0 end AS B, shop_id AS C from t_xs_trade where status_id in(2,4)) group by C; 结果： 已付款未付款店铺名1625shop042173229shop02311shop084270s...
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2012-11-03 11:25:00
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一、数据库分类 1、小型数据库：access、foxbase 2、中型数据库：informix、sql server、mysql 3、大型数据库：sybase、db2、oracle 一、数据库分类 1、小型数据库：access、foxbase 2、中型数据库：informix、sql server、
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2021-08-13 09:17:46
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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随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响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。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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