Python中的分層抽樣技巧
抽樣是統計學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行分析，以此推斷整個資料集的特徵。在大數據時代，數據量龐大，使用全樣本進行分析既耗費時間又不夠經濟實際。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。與簡單隨機抽樣（simple random sampling）不同，分層抽樣是在總體內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率進行抽樣來取得樣本。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，分層抽樣是一種比較有效的統計抽樣方法。
為什麼要進行分層抽樣？
分層抽樣的優點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。在資料分析的實際場景中，總體中存在著不同種類的變量，這些變量的不適當處理，會引發偏差或誤差，使得建立的模型無法接近真實情況。使用分層抽樣技術，可以控制採集的樣本，使得不同的變數組成的樣本更準確地反映總體的真實情況。
如何進行Python分層抽樣？
在Python中，有多種套件可以實現分層抽樣，其中比較著名的是numpy和pandas函式庫。這兩個函式庫都提供了許多有用的函數，可以幫助我們實現分層抽樣技巧。
下面我們透過一個範例來示範如何使用Python實作分層抽樣。
在這個範例中，我們假設有一個實驗資料集，其中有5個變量，包含性別、年齡、身高、體重和是否抽煙。這個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 # 生成测试数据 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] }) # 分层抽样 male = data[data['sex'] == 'M'] female = data[data['sex'] == 'F']
接著，我們需要確定每個層級的樣本大小，以及對應的抽樣比例。在這個範例中，我們假設女性中抽樣10%的樣本，男性則抽樣20%的樣本。
# 分层抽样比例 sampling_prop = { 'M': 0.2, 'F': 0.1 } # 计算每个层级的样本大小 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庫中的random.choice函數，從每個層級抽取樣本。在本例中，我們從每個層級中抽取所需層級的樣本：
import numpy as np # 分层抽样 msample = male.sample(m_size) fsample = female.sample(f_size) # 整合分层样本 sample = pd.concat([msample, fsample])
分層抽樣的結果會相對更準確，與全樣本建立的模型也更容易被廣泛應用。在實務中，應用分層抽樣技術可以提高資料研究的效率和精確度，從而得到更準確的結論。
以上是Python中的分層抽樣技巧的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
