大数据回归中怎样对数据分层放入预测集和测试集中

在大数据回归中，通常采用的是随机抽样的方式对数据进行分层，将数据集分成训练集和测试集。具体步骤如下：

1. 将数据集随机打乱，以保证抽样的随机性。
2. 根据需要将数据集按照一定的比例分成训练集和测试集。通常情况下，训练集占总数据集的比例为70%-80%，测试集占总数据集的比例为20%-30%。
3. 在划分数据集时，要保证训练集和测试集的数据分布是相似的，避免数据集划分导致模型过拟合或欠拟合问题。
4. 分层放入预测集和测试集中时，可以采用交叉验证的方法进行模型评估，比如k折交叉验证。将训练集分成k份，每次选取其中一份作为验证集，剩余的k-1份作为训练集进行模型训练和评估，多次执行该过程，最后将评估结果取平均值得到最终的模型评估指标。

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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

在大数据回归预测中，如果数据中存在占比较小的预测值和占比较大的值，可以考虑使用分层抽样的方法将这些值平均放入测试集和预测集中。具体操作步骤如下：

1. 确定数据中占比较小的预测值和占比较大的值。

2. 将数据按照预测值的大小进行排序。

3. 将数据分为若干个层次，每个层次包含相同数量的数据或相同数量的预测值区间。

4. 对每个层次分别进行抽样，从中随机选择一部分数据作为测试集，剩余部分作为预测集。

5. 将所有层次的测试集和预测集合并起来即可。

这样可以保证测试集和预测集中包含相同比例的占比较小的预测值和占比较大的值，从而避免因数据分布不平衡而对预测结果产生影响。

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。