Python中的分層抽樣技巧
抽樣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種資料收集方法，它可以從資料集中選擇一部分樣本進(jìn)行分析，以此推斷整個(gè)資料集的特徵。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量龐大，使用全樣本進(jìn)行分析既耗費(fèi)時(shí)間又不夠經(jīng)濟(jì)實(shí)際。因此，選擇合適的抽樣方法可以提高資料分析效率。本文主要介紹Python中的分層抽樣技巧。
什麼是分層抽樣？
在抽樣中，分層抽樣（stratified sampling）是常用的技術(shù)。與簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣（simple random sampling）不同，分層抽樣是在總體內(nèi)將資料分割形成若干層，每一層都具有相同的屬性特徵。然後，從每一層中依照不同的機(jī)率進(jìn)行抽樣來(lái)取得樣本。此方法適用於總體上有特殊的特徵存在，尤其在這些特徵較為明顯時(shí)，分層抽樣是一種比較有效的統(tǒng)計(jì)抽樣方法。
為什麼要進(jìn)行分層抽樣？
分層抽樣的優(yōu)點(diǎn)在於可以提高抽樣精度和減少抽樣誤差，以此建立更好的模型和推理。在資料分析的實(shí)際場(chǎng)景中，總體中存在著不同種類的變量，這些變量的不適當(dāng)處理，會(huì)引發(fā)偏差或誤差，使得建立的模型無(wú)法接近真實(shí)情況。使用分層抽樣技術(shù)，可以控制採(cǎi)集的樣本，使得不同的變數(shù)組成的樣本更準(zhǔn)確地反映總體的真實(shí)情況。
如何進(jìn)行Python分層抽樣？
在Python中，有多種套件可以實(shí)現(xiàn)分層抽樣，其中比較著名的是numpy和pandas函式庫(kù)。這兩個(gè)函式庫(kù)都提供了許多有用的函數(shù)，可以幫助我們實(shí)現(xiàn)分層抽樣技巧。
下面我們透過(guò)一個(gè)範(fàn)例來(lái)示範(fàn)如何使用Python實(shí)作分層抽樣。
在這個(gè)範(fàn)例中，我們假設(shè)有一個(gè)實(shí)驗(yàn)資料集，其中有5個(gè)變量，包含性別、年齡、身高、體重和是否抽煙。這個(gè)資料集非常適合分層抽樣技巧。
首先，我們需要將資料集分成不同的層。我們選取性別為分層變量，將男性和女性分成兩層。
import pandas as pd
# 生成測(cè)試數(shù)據(jù)
data = pd.DataFrame({
'sex': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F'],
'age': [18, 20, 22, 25, 27, 30],
'height': [170, 172, 175, 160, 165, 170],
'weight': [65, 70, 75, 55, 60, 65],
'smoke': [1, 1, 0, 0, 1, 0]
})
# 分層抽樣
male = data[data['sex'] == 'M']
female = data[data['sex'] == 'F']接著，我們需要確定每個(gè)層級(jí)的樣本大小，以及對(duì)應(yīng)的抽樣比例。在這個(gè)範(fàn)例中，我們假設(shè)女性中抽樣10%的樣本，男性則抽樣20%的樣本。
# 分層抽樣比例
sampling_prop = {
'M': 0.2,
'F': 0.1
}
# 計(jì)算每個(gè)層級(jí)的樣本大小
m_size = int(len(male) * sampling_prop['M'])
f_size = int(len(female) * sampling_prop['F'])最後，我們可以使用numpy庫(kù)中的random.choice函數(shù)，從每個(gè)層級(jí)抽取樣本。在本例中，我們從每個(gè)層級(jí)中抽取所需層級(jí)的樣本：
import numpy as np # 分層抽樣 msample = male.sample(m_size) fsample = female.sample(f_size) # 整合分層樣本 sample = pd.concat([msample, fsample])
分層抽樣的結(jié)果會(huì)相對(duì)更準(zhǔn)確，與全樣本建立的模型也更容易被廣泛應(yīng)用。在實(shí)務(wù)中，應(yīng)用分層抽樣技術(shù)可以提高資料研究的效率和精確度，從而得到更準(zhǔn)確的結(jié)論。
以上是Python中的分層抽樣技巧的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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