python跑bootstrapping

要在Python中实现bootstrapping，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库，例如numpy。
2. 准备一个原始数据集X，包含所有样本。
3. 使用随机数生成器生成抽样样本的索引。可以使用np.random.random()函数生成0到1之间的随机数，并通过乘以样本数取整得到样本索引。
4. 根据索引从原始数据集中获取抽样样本，形成新的数据集D_1。
5. 重复步骤3和4，根据需要获得多组不同的训练集和测试集。

以下是一个示例代码，用于在Python中实现bootstrapping：

import numpy as np

# 准备原始数据集
X = [1, 4, 3, 23, 4, 6, 7, 8, 9, 45, 67, 89, 34, 54, 76, 98, 43, 52]

# 生成抽样样本的索引
bootstrapping = []
for i in range(len(X)):
    bootstrapping.append(np.floor(np.random.random() * len(X)))

# 从原始数据集中获取抽样样本
D_1 = []
for i in range(len(X)):
    D_1.append(X[int(bootstrapping[i])])

# 输出结果
print(D_1)

执行以上代码，将会得到一个bootstrapping抽样后的数据集D_1。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [自助法及其python实现](https://blog.csdn.net/weixin_43216017/article/details/86707415)[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%"]
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