机器学习的5种采样方法介绍_技术

以下是关于Rahul Agarwal 分享的内容，编译整理如下。

数据科学实际上是就是研究算法。

我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。

本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。

简单随机抽样

假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。

下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。

sample_df = df.sample（100）

分层采样

假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。现假设该国有 3 个城镇：

A 镇有 100 万工人，

B 镇有 200 万工人，以及

C 镇有 300 万退休人员。

我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。

相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。

使用 python 可以很容易地做到这一点：

from sklearn.model_selecTIon import train_test_splitX_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， straTIfy=y， test_size=0.25）

水塘采样

我喜欢这个问题陈述：

假设您有一个项目流，它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。

创建一个算法，从这个流中随机选择一个项目，这样每个项目都有相同的可能被选中。

我们怎么能做到这一点？

假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象，且每个元素被选中的概率都相等。

import randomdef generator（max）：

number = 1

while number 《 max：

number += 1

yield number# Create as stream generator

stream = generator（10000）# Doing Reservoir Sampling from the stream

k=5

reservoir = ［］

for i， element in enumerate（stream）：

if i+1《= k：

reservoir.append（element）

else：

probability = k/（i+1）

if random.random（）《 probability：

# Select item in stream and remove one of the k items already selected

reservoir［random.choice（range（0，k））］ = elementprint（reservoir）

------------------------------------

［1369， 4108， 9986， 828， 5589］

从数学上可以证明，在样本中，流中每个元素被选中的概率相同。这是为什么呢？

当涉及到数学问题时，从一个小问题开始思考总是有帮助的。

所以，让我们考虑一个只有 3 个项目的流，我们必须保留其中 2 个。

当我们看到第一个项目，我们把它放在清单上，因为我们的水塘有空间。在我们看到第二个项目时，我们把它放在列表中，因为我们的水塘还是有空间。

现在我们看到第三个项目。这里是事情开始变得有趣的地方。我们有 2/3 的概率将第三个项目放在清单中，

现在让我们看看第一个项目被选中的概率：

移除第一个项目的概率是项目 3 被选中的概率乘以项目 1 被随机选为水塘中 2 个要素的替代候选的概率。这个概率是：

2/3*1/2 = 1/3

因此，选择项目 1 的概率为：

1–1/3=2/3

我们可以对第二个项目使用完全相同的参数，并且可以将其扩展到多个项目。

因此，每个项目被选中的概率相同：2/3 或者用一般的公式表示为 K/N

随机欠采样和过采样

我们经常会遇到不平衡的数据集。

一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。它包括从多数类（欠采样）中删除样本或向少数类（过采样）中添加更多示例。

让我们先创建一些不平衡数据示例，

from sklearn.datasets import make_classificaTIonX， y = make_classificaTIon（ n_classes=2， class_sep=1.5， weights=［0.9， 0.1］， n_informative=3， n_redundant=1， flip_y=0， n_features=20， n_clusters_per_class=1， n_samples=100， random_state=10）X = pd.DataFrame（X）X［ target ］ = y

我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样：

num_0 = len（X［X［ target ］==0］）num_1 = len（X［X［ target ］==1］）print（num_0，num_1）# random undersampleundersampled_data = pd.concat（［ X［X［ target ］==0］.sample（num_1）， X［X［ target ］==1］］）print（len（undersampled_data））# random oversampleoversampled_data = pd.concat（［ X［X［ target ］==0］， X［X［ target ］==1］.sample（num_0， replace=True）］）print（len（oversampled_data））------------------------------------------------------------OUTPUT:90 1020180

使用 imbalanced-learn 进行欠采样和过采样

imbalanced-learn（imblearn）是一个用于解决不平衡数据集问题的 python 包，它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。

a. 使用 Tomek Links 进行欠采样：

imbalanced-learn 提供的一种方法叫做 Tomek Links。Tomek Links 是邻近的两个相反类的例子。

在这个算法中，我们最终从 Tomek Links 中删除了大多数元素，这为分类器提供了一个更好的决策边界。

from imblearn.under_sampling import TomekLinks

tl = TomekLinks（return_indices=True， ratio= majority ）

X_tl， y_tl， id_tl = tl.fit_sample（X， y）

b. 使用 SMOTE 进行过采样：

在 SMOE（Synthetic Minority Oversampling Technique）中，我们在现有元素附近合并少数类的元素。

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE（ratio= minority ）