python 无放回分层抽样

无放回分层抽样是指在进行样本抽取时，按照不同的分层标准将样本划分为不同的层，然后从每个层中抽取样本，且每个样本只能被抽取一次，不放回。在Python中，可以使用scikit-learn库的StratifiedShuffleSplit类来实现无放回分层抽样。

以下是使用StratifiedShuffleSplit类实现无放回分层抽样的代码示例：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 假设X和y是你的特征和标签数据
# n_splits为抽样次数，test_size为测试集比例
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=0)

for train_index, test_index in sss.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

相关问题

python不放回抽样

Python中的不放回抽样可以通过使用random模块中的sample函数来实现。该函数接受两个参数，第一个参数是需要进行抽样的序列，第二个参数是需要抽取的样本数量。例如，如果我们有一个列表a，想要从中抽取3个不同的元素进行抽样，可以使用以下代码：

import random
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sample = random.sample(a, 3)
print(sample)

这将输出3个不同的元素，表示进行了不放回抽样。

如果你希望从一个序列中进行不放回抽样，并且每次抽样后，都从原始序列中剔除已经被抽取的元素，可以使用以下代码实现：

import random
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
samples = []
for i in range(3):
    sample = random.choice(a)
    samples.append(sample)
    a.remove(sample)
print(samples)
print(a)

这将输出3个不同的元素，表示进行了不放回抽样，并且每次抽样后，从原始序列a中剔除了已经被抽取的元素。

python 分层抽样

Python中的分层抽样是指从总体中根据不同层级进行抽样的过程。通常，数据被分成不同的层级，然后从每个层级中获取样本。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
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设有一个包含标签的数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 根据标签分成不同的层级
strata = data.groupby('label')

# 分层抽样，从每个层级中抽取样本
sampled_data = strata.apply(lambda x: x.sample(frac=0.2, replace=False))

# 打印抽样后的数据
print(sampled_data)

在这个例子中，我们首先读取一个包含标签的数据集，并将其按照标签分成不同的层级。然后，使用`apply`函数从每个层级中抽取指定比例（这里是20%）的样本。最后，将抽样后的数据打印出来。

这是一个简单的分层抽样示例，你可以根据自己的数据和需求进行适当的调整和修改。