随机欠采样python

在Python中进行随机欠采样可以使用`random.sample()`和`numpy.random.choice()`两个函数。

`random.sample()`函数可以从一个列表或集合中进行随机抽样，返回指定数量的样本值。例如，以下代码将从列表`data`中随机抽取5个样本：

import random

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample = random.sample(data, 5)
print(sample)

输出结果：

[8, 1, 2, 9, 5]

`numpy.random.choice()`函数可以从一个数组或序列中进行随机抽样，返回指定数量的样本值。例如，以下代码将从数组`data`中随机抽取5个样本：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
sample = np.random.choice(data, 5, replace=False)
print(sample)

其中的`replace=False`表示不允许重复抽样。输出结果类似于：

[10  2  7  6  3]

相关问题

python线型欠采样

在Python中，线性欠采样（Linear Undersampling）是一种处理数据不平衡问题的技术，尤其适用于少数类别样本远少于多数类别的情况。它通过减少多数类样本的数量，使得两个类别的样本数量接近，从而改善模型对少数类的识别能力。

基本步骤包括：

1. **计算类比例**：首先确定每个类别的样本数量，找出少数类别和多数类别之间的差距。
2. **选择样本**：从多数类别中随机选取一部分样本，直到两类样本的数量相近或相等。可以选择全部、部分或者按照某种策略（如随机、最近邻等）进行选择。
3. **合并数据集**：将修改后的多数类别样本与原少数类别样本合并成新的平衡数据集。

Python中有许多库可以帮助完成这一过程，比如imblearn中的RandomUnderSampler。下面是一个简单的例子：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 假设X_train是特征数组，y_train是标签数组
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X_train, y_train)

随机欠采样的代码都有哪几种

随机欠采样是一种简单有效的解决不平衡数据集问题的方法。以下是几种基于Python的随机欠采样方法的实现代码：

1. 随机欠采样（Random Under-Sampling）

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# ratio: 欠采样后正负样本的比例
rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=ratio)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

2. Tomek Links

from imblearn.under_sampling import TomekLinks

tl = TomekLinks(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = tl.fit_resample(X, y)

3. One-Sided Selection

from imblearn.under_sampling import OneSidedSelection

oss = OneSidedSelection(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = oss.fit_resample(X, y)

4. Neighborhood Cleaning Rule

from imblearn.under_sampling import NeighbourhoodCleaningRule

ncr = NeighbourhoodCleaningRule(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = ncr.fit_resample(X, y)

这些方法都可以用于降低不平衡数据集中多数类样本的数量。需要注意的是，样本数量的过度下采样会导致信息丢失，因此应谨慎使用。