目录分层抽样划分划分训练集&测试集XGBoost 模型调参补充StratifiedKFold()与KFold()Python迭代器Python字典的合并 分层抽样划分划分训练集&测试集StratifiedKFold函数 StratifiedKFold是指分层采样，确保训练集，验证集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。因此一般使用StratifiedKFold。from skle
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2024-02-19 10:25:01
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Scikit-Learn 提供了一些函数，可以用多种方式将数据集分割成多个子集。sklearn.model_selection.train_test_split
是纯随机的取样方法，即没有对原数据集进行分层，具体调用如下：from sklearn.model_selection import train_test_split
train_set, test_set = train_test_sp
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2023-09-22 19:07:30
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# 分层采样：Python 实现指南
分层采样（Stratified Sampling）是一种采样技术，目的是通过将总体划分为多个子群体（层），然后从每个层中独立地进行抽样，以确保每个层都在样本中得到充分 representation。下面，我们将逐步实现这一过程。
## 整体流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始分层采样]
B[设定
原创
2024-09-08 06:40:42
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1.测试代码的时候，可以从大数据集中抽取一部分数据来进行测试，而不必直接在大文件上全部进行测试。抽取数据有好多种方法，常用的如使用obs=option选项，proc surveyselect进行分层抽样，利用种子产生随机数来抽取等等，反正怎么方便怎么取。如：proc means data=test(obs=1000);run;或者options obs=1000;
proc means data=
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度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。通过这
import numpy as np
import pandas as pd
PATH_DES = '/Users/linxianli/Desktop/'
df = pd.read_excel(PATH_DES + '工作簿1.xlsx')
df.head()# 使用 sklearn 进行分层抽样
from sklearn.model_selection import train_test_s
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2020-12-11 17:54:00
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# Python np.random 分层采样实现教程
## 1. 引言
在数据分析和机器学习过程中，常常需要对数据进行采样，以从大量的数据中获取一个代表性的样本集合。其中，分层采样是一种常用的方法，它可以保证样本集合中各类别的数据比例与原始数据集合中的比例相近。在Python中，我们可以使用NumPy库中的`np.random`模块实现分层采样。本教程将向你介绍如何使用Python的NumPy
原创
2024-02-01 05:52:51
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Python小白__网络分析 刚刚开始接触Python,为了怕遗忘，所以写个博文方便自己回顾，也可以和大家分享，有不同意见，大家共同探讨学习。网络层级 第一篇是对于网络的一些看法和感想，不只是Python 众做周知，在现在的网络时代，
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2023-11-01 19:56:23
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## Spark 分层采样实现指南
在大数据处理中，采样是一项重要的技术，尤其是在数据量巨大的情况下。Spark 提供了方便的 API 来实现分层采样。本文将指导你如何在 Spark 中实现分层采样的过程。
### 流程概述
我们可以将实现分层采样的过程分解成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | ------------
原创
2024-09-08 05:50:17
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随机欠采样（Random Under Sampling, RUS）是一种用于处理类别不平衡数据集的技术，它通过随机地去除一些多数类样本，来达到使各类别样本数量相对均衡的目的。在实际应用中，使用 Python 进行随机欠采样的工具和方法越来越多。本文将深入探讨如何在 Python 中实现随机欠采样的过程。
### 版本对比
首先，我们来看一下在 Python 中随机欠采样的不同版本。我们可以简单
# Python 分层随机分组实现方法
## 1. 确定分组的层级关系
在进行 Python 分层随机分组之前，首先需要确定分组的层级关系。假设我们需要分成三个层级，分别是 A、B、C。
```python
# 定义层级关系
levels = ['A', 'B', 'C']
```
## 2. 准备待分组的数据
接下来，我们需要准备待分组的数据，假设我们有一个名为 `data` 的列表，
原创
2024-03-14 05:19:57
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【压缩感知合集1】（背景知识）香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析【压缩感知合集2】（背景知识）信号稀疏表示的数学推导和解释理解【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义【压缩感知合集4】（背景知识）理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析，以及采样效果比较主要目标研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱，以及一些关联说明环境假设参数如下：采样信号的时域总共点数：1024针对所
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2024-01-28 00:12:28
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不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理，均是基于imbalanced-learn的实现：1、朴素随机采样随
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2023-11-08 21:06:23
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本实验代码参照了网上的相关代码，并进行了大量的修改和补充。注释版代码我会放在文后。一、实验目的（1）了解确定信号的采样与平稳随机信号的采样之间的关系，掌握信号的采样定理及其应用；（2）掌握随机信号的均值、方差、自相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度的特性；（3）掌握随机信号的分析方法；（4）熟悉常用的信号处理仿真软件平台：MATLAB或C/C++。二、实验内容（一）实验原理确定信号的采样符合香农定
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2024-07-01 05:07:54
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# PyTorch DataLoader 分层采样
在机器学习和深度学习中，数据的采样方式对模型的训练效果有着重要影响。尤其在类别不平衡的情况下，分层采样（Stratified Sampling）能够确保不同类别的样本在每一批次中得到合理的分布。本文将深入探讨如何在 PyTorch 中实现分层采样，并通过实际代码示例来说明。
## 1. 分层采样的背景知识
分层采样是一种从总体中按比例选取不
目录一、说明二、随机数生成2.1 随机数生成器的要点 2.2 常见的均匀分布随机生成器2.3 常见的摸球抽样三、随机函数的综合案例 3.1 从指定样本中随机抽选出一个序列3.2 随机一个N维张量的正态分布抽样3.3 整数均匀分布抽样函数3.4 标准正态分布3.5. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.6. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.7 产生出连续的【0-1】的均匀分布
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2023-06-25 09:59:43
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文章提纲
全书总评 C01.Python 介绍
Python 版本
Python 解释器
Python 之禅 C02.Python 基础知识
基础知识
流程控制： 函数及异常
函数：
异常 字符串
获取键盘输入：
字符串处理
字符串操作
正则表达式 C05. 容器（Container）与集合（Collections）
元组（Tuple）
列表（List）
字典（Dictionar
本文包括以下几个部分：RANSAC定义RANSAC原理RANSAC过程RANSAC应用1. 定义RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。原本是用于数据处理的一种经典算法，其作用是在大量噪声情况下，提取物体中特定的成分。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数, 可以改善最小二乘法在有异常数据时拟合的
PS:由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想和常用采样方法（sampling），该博文是网上找到的解释得最通俗的。其实学校各种带数学公式的
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2024-03-06 23:06:15
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# Python分层采样划分数据集
当我们处理数据集时，特别是在机器学习中，确保训练集和测试集的代表性非常重要。分层采样是一种常用的方法，可以确保每个类别在样本中都能得到代表。本文将指导你如何在Python中实现分层采样划分数据集的过程。
## 流程概述
在实现分层采样划分数据集之前，我们先了解整个流程。可以总结成以下关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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