Python实现8种常用抽样方法


Posted in Python onJune 27, 2021

今天来和大家聊聊抽样的几种常用方法,以及在Python中是如何实现的。

抽样是统计学、机器学习中非常重要,也是经常用到的方法,因为大多时候使用全量数据是不现实的,或者根本无法取到。所以我们需要抽样,比如在推断性统计中,我们会经常通过采样的样本数据来推断估计总体的样本。

上面所说的都是以概率为基础的,实际上还有一类非概率的抽样方法,因此总体上归纳为两大种类:

概率抽样:根据概率理论选择样本,每个样本有相同的概率被选中。

非概率抽样:根据非随机的标准选择样本,并不是每个样本都有机会被选中。

概率抽样技术

1.随机抽样(Random Sampling)

这也是最简单暴力的一种抽样了,就是直接随机抽取,不考虑任何因素,完全看概率。并且在随机抽样下,总体中的每条样本被选中的概率相等。

Python实现8种常用抽样方法

比如,现有10000条样本,且各自有序号对应的,假如抽样数量为1000,那我就直接从1-10000的数字中随机抽取1000个,被选中序号所对应的样本就被选出来了。

Python中,我们可以用random函数随机生成数字。下面就是从100个人中随机选出5个。

import random
population = 100
data = range(population)
print(random.sample(data,5))
> 4, 19, 82, 45, 41

2.分层抽样(Stratified Sampling)

分层抽样其实也是随机抽取,不过要加上一个前提条件了。在分层抽样下,会根据一些共同属性将带抽样样本分组,然后从这些分组中单独再随机抽样。

Python实现8种常用抽样方法

因此,可以说分层抽样是更精细化的随机抽样,它要保持与总体群体中相同的比例。 比如,机器学习分类标签中的类标签0和1,比例为3:7,为保持原有比例,那就可以分层抽样,按照每个分组单独随机抽样。

Python中我们通过train_test_split设置stratify参数即可完成分层操作。

from sklearn.model_selection import train_test_split

stratified_sample, _ = train_test_split(population, test_size=0.9, stratify=population[['label']])
print (stratified_sample)

3.聚类抽样(Cluster Sampling)

聚类抽样,也叫整群抽样。它的意思是,先将整个总体划分为多个子群体,这些子群体中的每一个都具有与总体相似的特征。也就是说它不对个体进行抽样,而是随机选择整个子群体。

Python实现8种常用抽样方法

Python可以先给聚类的群体分配聚类ID,然后随机抽取两个子群体,再找到相对应的样本值即可,如下。

import numpy as np
clusters=5
pop_size = 100
sample_clusters=2
# 间隔为 20, 从 1 到 5 依次分配集群100个样本的聚类 ID,这一步已经假设聚类完成
cluster_ids = np.repeat([range(1,clusters+1)], pop_size/clusters)
# 随机选出两个聚类的 ID
cluster_to_select = random.sample(set(cluster_ids), sample_clusters)
# 提取聚类 ID 对应的样本
indexes = [i for i, x in enumerate(cluster_ids) if x in cluster_to_select]
# 提取样本序号对应的样本值
cluster_associated_elements = [el for idx, el in enumerate(range(1, 101)) if idx in indexes]
print (cluster_associated_elements)

4.系统抽样(Systematic Sampling)

系统抽样是以预定的规则间隔(基本上是固定的和周期性的间隔)从总体中抽样。比如,每 9 个元素抽取一下。一般来说,这种抽样方法往往比普通随机抽样方法更有效。

下图是按顺序对每 9 个元素进行一次采样,然后重复下去。

Python实现8种常用抽样方法

Python实现的话可以直接在循环体中设置step即可。

population = 100
step = 5
sample = [element for element in range(1, population, step)]
print (sample)

5.多级采样(Multistage sampling)

在多阶段采样下,我们将多个采样方法一个接一个地连接在一起。比如,在第一阶段,可以使用聚类抽样从总体中选择集群,然后第二阶段再进行随机抽样,从每个集群中选择元素以形成最终集合。

Python实现8种常用抽样方法

Python代码复用了上面聚类抽样,只是在最后一步再进行随机抽样即可。

import numpy as np
clusters=5
pop_size = 100
sample_clusters=2
sample_size=5
# 间隔为 20, 从 1 到 5 依次分配集群100个样本的聚类 ID,这一步已经假设聚类完成
cluster_ids = np.repeat([range(1,clusters+1)], pop_size/clusters)
# 随机选出两个聚类的 ID
cluster_to_select = random.sample(set(cluster_ids), sample_clusters)
# 提取聚类 ID 对应的样本
indexes = [i for i, x in enumerate(cluster_ids) if x in cluster_to_select]
# 提取样本序号对应的样本值
cluster_associated_elements = [el for idx, el in enumerate(range(1, 101)) if idx in indexes]
# 再从聚类样本里随机抽取样本
print (random.sample(cluster_associated_elements, sample_size))

非概率抽样技术

非概率抽样,毫无疑问就是不考虑概率的方式了,很多情况下是有条件的选择。因此,对于无随机性我们是无法通过统计概率和编程来实现的。这里也介绍3种方法。

1.简单采样(convenience sampling)

简单采样,其实就是研究人员只选择最容易参与和最有机会参与研究的个体。比如下面的图中,蓝点是研究人员,橙色点则是蓝色点附近最容易接近的人群。

Python实现8种常用抽样方法

2.自愿抽样(Voluntary Sampling)

自愿抽样下,感兴趣的人通常通过填写某种调查表格形式自行参与的。所以,这种情况中,调查的研究人员是没有权利选择任何个体的,全凭群体的自愿报名。比如下图中蓝点是研究人员,橙色的是自愿同意参与研究的个体。

Python实现8种常用抽样方法

3.雪球抽样(Snowball Sampling)

雪球抽样是说,最终集合是通过其他参与者选择的,即研究人员要求其他已知联系人寻找愿意参与研究的人。比如下图中蓝点是研究人员,橙色的是已知联系人,黄色是是橙色点周围的其它联系人。

Python实现8种常用抽样方法

总结

以上就是8种常用抽样方法,平时工作中比较常用的还是概率类抽样方法,因为没有随机性我们是无法通过统计学和编程完成自动化操作的。

比如在信贷的风控样本设计时,就需要从样本窗口通过概率进行抽样。因为采样的质量基本就决定了你模型的上限了,所以在抽样时会考虑很多问题,如样本数量、是否有显著性、样本穿越等等。在这时,一个良好的抽样方法是至关重要的。

以上就是本次分享,原创不易,欢迎点赞、留言、分享,支持我继续写下去。

参考:

[2] https://towardsdatascience.com/8-types-of-sampling-techniques-b21adcdd2124

到此这篇关于Python实现8种常用抽样方法的文章就介绍到这了,更多相关Python 抽样方法内容请搜索三水点靠木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三水点靠木!

Python 相关文章推荐
二种python发送邮件实例讲解(python发邮件附件可以使用email模块实现)
Dec 03 Python
简析Python的闭包和装饰器
Feb 26 Python
Python的Django框架中forms表单类的使用方法详解
Jun 21 Python
Python reduce()函数的用法小结
Nov 15 Python
python+pygame简单画板实现代码实例
Dec 13 Python
详解Python判定IP地址合法性的三种方法
Mar 06 Python
使用Python写一个小游戏
Apr 02 Python
使用python list 查找所有匹配元素的位置实例
Jun 11 Python
在Python 的线程中运行协程的方法
Feb 24 Python
Centos7下源码安装Python3 及shell 脚本自动安装Python3的教程
Mar 07 Python
Python pytesseract验证码识别库用法解析
Jun 29 Python
pycharm2020.1.2永久破解激活教程,实测有效
Oct 29 Python
Python基于百度API识别并提取图片中文字
Python基于百度AI实现抓取表情包
Python道路车道线检测的实现
浅析Django接口版本控制
浅析Python实现DFA算法
解析目标检测之IoU
pycharm代码删除恢复的方法
You might like
用来解析.htpasswd文件的PHP类
2012/09/05 PHP
PHP实现变色验证码实例
2014/01/06 PHP
PHP之将POST数据转化为字符串的实现代码
2016/11/03 PHP
php多进程并发编程防止出现僵尸进程的方法分析
2020/02/28 PHP
用Javascript 获取页面元素的位置的代码
2009/09/25 Javascript
JavaScript delete 属性的使用
2009/10/08 Javascript
ExtJs中简单的登录界面制作方法
2010/08/19 Javascript
JQuery一种取同级值的方式(比如你在GridView中)
2012/03/15 Javascript
iframe 上下滚动条如何默认在下方实现原理
2012/12/10 Javascript
Jquery UI震动效果实现原理及步骤
2013/02/04 Javascript
Nodejs中自定义事件实例
2014/06/20 NodeJs
jQuery中position()方法用法实例
2015/01/16 Javascript
详解AngularJS中的表格使用
2015/06/16 Javascript
bootstrap datepicker 与bootstrapValidator同时使用时选择日期后无法正常触发校验的解决思路
2016/09/28 Javascript
关于Javascript中document.cookie的使用
2017/03/08 Javascript
JavaScript实现左右下拉框动态增删示例
2017/03/09 Javascript
Angular.js指令学习中一些重要属性的用法教程
2017/05/24 Javascript
python查找目录下指定扩展名的文件实例
2015/04/01 Python
详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法
2019/07/06 Python
基于python实现蓝牙通信代码实例
2019/11/19 Python
HTML5 input元素类型:email及url介绍
2013/08/13 HTML / CSS
德国狗狗用品在线商店:Schecker
2017/03/17 全球购物
StubHub意大利:购买和出售全球演唱会和体育赛事门票
2017/11/21 全球购物
京东港澳售:京东直邮港澳台
2018/01/31 全球购物
美国学校用品、教室和教学商店:Discount School Supply
2018/04/04 全球购物
不开辟用于交换数据的临时空间,如何完成字符串的逆序
2012/12/02 面试题
个人自我鉴定总结
2014/03/25 职场文书
施工安全标语
2014/06/07 职场文书
生产工厂门卫岗位职责
2014/09/26 职场文书
个人股份转让协议书范本
2014/10/26 职场文书
迟到检讨书
2015/01/26 职场文书
2015年实习生工作总结报告
2015/04/28 职场文书
领导莅临指导欢迎词
2015/09/30 职场文书
80后创业总结的9条职场用人思想,记得收藏
2019/08/13 职场文书
Go语言基础函数基本用法及示例详解
2021/11/17 Golang
vue+echarts实现多条折线图
2022/03/21 Vue.js