Python中的分層抽樣技巧
抽樣是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種數(shù)據(jù)采集方法，它可以從數(shù)據(jù)集中選擇一部分樣本進(jìn)行分析，以此推斷出整個(gè)數(shù)據(jù)集的特征。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量巨大，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數(shù)據(jù)分析效率。本文主要介紹Python中的分層抽樣技巧。
什么是分層抽樣？
在抽樣中，分層抽樣（stratified sampling）是常用的一種技術(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)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分形成若干層，每一層都具有相同的屬性特征。然后，從每一層中依照不同的概率進(jìn)行抽樣獲取樣本。這個(gè)方法適用于總體中有特殊的特征存在，尤其在這些特征較為明顯時(shí)，分層抽樣是一種比較有效的統(tǒng)計(jì)抽樣方法。
為什么要進(jìn)行分層抽樣？
分層抽樣的優(yōu)點(diǎn)在于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。在數(shù)據(jù)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)偏差或者誤差，使得建立的模型無法接近真實(shí)情況。使用分層抽樣技術(shù)，可以控制采集的樣本，使得不同的變量組成的樣本更加準(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，有多種包可以實(shí)現(xiàn)分層抽樣，其中比較著名的是numpy和pandas庫。這兩個(gè)庫都提供了很多有用的函數(shù)，可以幫助我們實(shí)現(xiàn)分層抽樣技巧。
下面我們通過一個(gè)樣例來演示如何使用Python實(shí)現(xiàn)分層抽樣。
在本次樣例中，我們假設(shè)有一個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)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)數(shù)據(jù)集非常適合分層抽樣技巧。
首先，我們需要將數(shù)據(jù)集分為不同的層。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。在本樣例中，我們假設(shè)女性中抽樣10%的樣本，男性中抽樣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'])最后，我們可以使用numpy庫中的random.choice函數(shù)，從每個(gè)層級(jí)中抽取樣本。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)更加準(zhǔn)確，與全樣本建立的模型也更容易得到廣泛應(yīng)用。在實(shí)踐中，應(yīng)用分層抽樣技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)研究的效率和精度，從而得到更加準(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。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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