机器学习的5种采样方法介绍

来源: 网络 日期:2021-02-16

以下是关于Rahul Agarwal 分享的内容,编译整理如下。

数据科学实际上是就是研究算法。

我每天都在努力学习许多算法,所以我想列出一些最常见和最常用的算法。

本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。

简单随机抽样

假设您要选择一个群体的子集,其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。

下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。

sample_df = df.sample(100)

分层采样

机器学习的5种采样方法介绍

假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。现假设该国有 3 个城镇:

A 镇有 100 万工人,

B 镇有 200 万工人,以及

C 镇有 300 万退休人员。

我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本,但在这些城镇中,随机样本可能不太平衡,因此会产生偏差,导致估计误差很大。

相反,如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本,那么我们可以在总样本大小相同的情况下,产生较小的估计误差。

使用 python 可以很容易地做到这一点:

from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, test_size=0.25)

水塘采样

我喜欢这个问题陈述:

假设您有一个项目流,它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。

创建一个算法,从这个流中随机选择一个项目,这样每个项目都有相同的可能被选中。

我们怎么能做到这一点?

假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象,且每个元素被选中的概率都相等。

import randomdef generator(max):

number = 1

while number 《 max:

number += 1

yield number# Create as stream generator

stream = generator(10000)# Doing Reservoir Sampling from the stream

k=5

reservoir = []

for i, element in enumerate(stream):

if i+1《= k:

reservoir.append(element)

else:

probability = k/(i+1)

if random.random() 《 probability:

# Select item in stream and remove one of the k items already selected

reservoir[random.choice(range(0,k))] = elementprint(reservoir)

------------------------------------

[1369, 4108, 9986, 828, 5589]

从数学上可以证明,在样本中,流中每个元素被选中的概率相同。这是为什么呢?

当涉及到数学问题时,从一个小问题开始思考总是有帮助的。

所以,让我们考虑一个只有 3 个项目的流,我们必须保留其中 2 个。

当我们看到第一个项目,我们把它放在清单上,因为我们的水塘有空间。在我们看到第二个项目时,我们把它放在列表中,因为我们的水塘还是有空间。

现在我们看到第三个项目。这里是事情开始变得有趣的地方。我们有 2/3 的概率将第三个项目放在清单中,

现在让我们看看第一个项目被选中的概率:

移除第一个项目的概率是项目 3 被选中的概率乘以项目 1 被随机选为水塘中 2 个要素的替代候选的概率。这个概率是:

2/3*1/2 = 1/3

因此,选择项目 1 的概率为:

1–1/3=2/3

我们可以对第二个项目使用完全相同的参数,并且可以将其扩展到多个项目。

因此,每个项目被选中的概率相同:2/3 或者用一般的公式表示为 K/N

随机欠采样和过采样

机器学习的5种采样方法介绍

我们经常会遇到不平衡的数据集。

一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类(欠采样)中删除样本或向少数类(过采样)中添加更多示例。

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