大数据回归预测中怎样将数据占比较小的预测值和占比较大的值平均放入测试集和预测集中代码

在大数据回归预测中，可以使用分层抽样（stratified sampling）来保证测试集和预测集中包含占比较小和占比较大的预测值。具体步骤如下：

1. 根据预测值的大小将数据集划分为若干个层次；
2. 对于每个层次，计算其中占比较小和占比较大的预测值所占的比例；
3. 根据比例随机抽取一定数量的样本放入测试集和预测集中，保证测试集和预测集中的样本数量和比例与原始数据集中的相同。

下面是使用Python代码实现分层抽样的过程，假设原始数据集为X，预测值为y，需要将占比较小的预测值和占比较大的预测值平均放入测试集和预测集中，测试集和预测集的比例为test_size：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 将预测值分为n个层次
n = 10
y_bins = np.linspace(y.min(), y.max(), n+1)

# 计算每个层次中占比较小和占比较大的预测值所占的比例
y_counts, _ = np.histogram(y, bins=y_bins)
y_props = y_counts / len(y)

# 分层抽样，将占比较小和占比较大的预测值平均放入测试集和预测集中
split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=test_size, random_state=42)
for train_index, test_index in split.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

在上面的代码中，使用numpy的`linspace()`函数将预测值分为n个层次，然后使用numpy的`histogram()`函数计算每个层次中占比较小和占比较大的预测值所占的比例。最后使用scikit-learn的`StratifiedShuffleSplit`函数进行分层抽样，并将占比较小和占比较大的预测值平均放入测试集和预测集中。