✅作者简介:在读博士,伪程序媛,人工智能领域学习者,深耕机器学习,交叉学科实践者,周更前沿文章解读,提供科研小工具,分享科研经验,欢迎交流!
📌个人主页: https://blog.csdn.net/allein_STR?spm=1011.2559.3001.5343
💯特色专栏:深度学习和WRF,提供人工智能方方面面小姿势,从基础到进阶,教程全面。
📞联系博主:博文留言+主页左侧推广方式+WeChat code: Allein_STR
📙本文内容:介绍7种主要的采样方法,并给出python代码示例。
1.随机采样
python代码:
import random
sample = random.sample(population, k)
解读:
random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本,返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象,k为采样数量。
2.等距采样
python代码
import numpy as np
sample = np.linspace(start, stop, num)
解读:
numpy.linspace()函数返回一个等距的样本数组,其中start和stop分别为样本的起始值和结束值,num为采样数量。
3.分层采样
python代码
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, stratify=y)
解读:
sklearn.model_selection中的train_test_split()函数可以进行分层采样,其中test_size为测试集占比,stratify参数指定分层变量,即按照y的分布进行采样。
4.重采样
python代码
from sklearn.utils import resample
sample = resample(data, n_samples=n)
解读:
sklearn.utils中的resample()函数可以进行重采样,其中data为原始数据,n_samples为采样数量。
以上是常用的Python采样方法及其代码解读。
5.水塘采样(Reservoir sampling)
主要用于解决大数据流中的随机抽样问题,即:当内存有限,数据长度很大,甚至未知,那么如何从中随机选取k个数据,并且要求是等概率
水塘抽样的核心是,只遍历一次,每次都考虑一个问题:当前元素是否被选中,选中后替换之前选中的哪一个元素。
采样过程:集合中总元素个数为n,随机选取k个元素
step1.首先将前k个元素全部选取。
step2.对于第i个元素(i>k),以概率k/i来决定是否保留该元素,如果保留该元素的话,则随机丢弃掉原有的k个元素中的一个(即原来某个元素被丢掉的概率是1/k)。
结果:每个元素被最终被选取的概率都是k/n。
python代码
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]
另一种python代码
要随机选择K个元素,那么在遍历到第i个元素时,以k/i的概率选择该元素。
def reservoirSamplingk(arr, k):
res = arr[:k]
i = k
while i < len(arr):
# 以k/i的概率选取第i个元素,用来等概率的替换之前选中的1个元素
r = random.randint(0, i)
if r < k: # 小于k的概率就是k/i,替换res中第r个已选中的数
res[r] = arr[i]
i += 1
return res
6.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。这里只介绍部分算法,其他详细请见博文:
python代码
先创建一些不平衡数据示例。
from sklearn.datasets import make_classification
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
# 1.创建类别不平衡的数据集:
# 使用make_classification生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=5000,
n_features=2, # 特征个数 = n_informative() + n_redundant + n_repeated
n_informative=2, # 多信息特征的个数
n_redundant=0, # 冗余信息,informative特征的随机线性组合
n_repeated=0, # 重复信息,随机提取n_informative和n_redundant 特征
n_classes=3, # 分类类别
n_clusters_per_class=1, # 某一个类别是有几个cluster构成的
weights=[0.01, 0.05, 0.94], # 列表类型,权重比
random_state=0
)
# 2.查看各个标签的样本:
counter = Counter(y)
print(counter) # Counter({2: 4674, 1: 262, 0: 64})
# 3.数据集可视化:
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()
# 4、过采样
# 4.1 随机过采样
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
counter_resampled = Counter(y_resampled)
print(counter_resampled)
plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled)
plt.show()
随机过采样的缺点:
(1)对于随机过采样,由于需要对少数类样本进行复制来扩大数据集,造成模型训练复杂度加大。
(2)另一方面也容易造成模型的过拟合问题,因为随机过采样是简单的对初始样本进行复制采样,这就使得学习器学得的规则过于具体化,不利于学习器的泛化性能,造成过拟合问题。
(3)为了解决随机过采样中造成模型过拟合问题,又能保证实现数据集均衡的目的,出现了过采样法代表性的算法SMOTE算法。
7.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。
7.1使用 Tomek Links 进行欠采样
如果两个样本点互为最近邻且分属于不同类别,则在它们之间形成Tomek’s link,通过参数sampling_strategy可以选择剔除的样本类别。
python代码
from imblearn.under_sampling import TomekLinks
tl = TomekLinks(sampling_strategy='auto') # 移除多数类样本
# tl = TomekLinks(sampling_strategy='all') # 多数类样本和少数类样本都移除
X_res, y_res = tl.fit_resample(X, y)
7.2使用 SMOTE 进行过采样
Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE),通过插值来生成新样本,对于每个少数类样本计算其K个最近的少数类邻居,然后根据采样比率随机选择若干邻居,最后在少数类样本与邻居样本之间进行插值生成新样本。
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
imbLearn 包中还有许多其他方法,可以用于欠采样(Cluster Centroids, NearMiss 等)和过采样(ADASYN 和 bSMOTE)。
本篇到这里就结束了。想学习更多Python、人工智能、交叉学科相关知识,点击关注博主,带你从基础到进阶。若有需要提供科研指导、代码支持,资源获取或者付费咨询的伙伴们,可以添加博主个人联系方式!
码字不易,希望大家可以点赞+收藏+关注+评论!
参考资料:
https://www.jianshu.com/p/b24c3177ea47文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-462601.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/76024846文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-462601.html
到了这里,关于【附代码】python采样方法集锦的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!