python分层抽样划分数据集

分层抽样划分数据集是一种将数据集划分为训练集、验证集和测试集的方法，其中分层是为了确保每个集合中的样本具有相似的分布特征。在 Python 中，可以使用 sklearn 库的 StratifiedShuffleSplit() 函数来实现分层抽样划分数据集。

相关问题

python分层抽样

在Python中，可以使用分层抽样来进行数据抽样。分层抽样适用于小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求。

具体实现分层抽样的方法如下：
1. 首先，加载数据并创建数据框。
2. 接着，找出数据中的标签类别，用于分层。
3. 然后，从标签类别中随机选择几个组群作为小样本集。
4. 最后，使用DataFrame的query方法，筛选出标签为选定组群的样本。

以上就是使用Python进行分层抽样的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python基础——抽样——概率抽样（简单随机、等距、分层、整群）](https://blog.csdn.net/huangguohui_123/article/details/105749369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Python 分层抽样

分层抽样是一种抽样方法，适用于对一个总体进行划分，并从每个划分中进行抽取样本。根据引用中的描述，分层抽样适用于小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高要求。具体操作方法是根据总体的特征或属性将总体分为若干层，然后从每一层中随机抽取样本。这种抽样方法可以保证每个层的样本数量相对均衡，并且能够更全面地反映总体情况。

在Python中，可以使用pandas库来进行分层抽样。首先，将数据加载到DataFrame中，然后使用df.query()方法按照指定的层级条件对数据进行筛选，即可实现分层抽样。

下面是一个示例代码，展示了如何在Python中进行分层抽样：

import pandas as pd
import numpy as np
import random

# 加载数据
data = np.loadtxt('data4.txt')
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'label'])

# 定义分层值域（标签类别）
label_data_unique = np.unique(df['label'])

# 随机抽取两个组群
sample_label = random.sample(label_data_unique.tolist(), 2)

# 分层抽样
df_sample = df.query('label == @sample_label[0] | label == @sample_label[1]')

以上代码中，我们首先加载数据到DataFrame中，然后使用`query()`方法根据标签进行筛选，最后得到了分层抽样的结果df_sample。