基于 Python 的 8 种常用抽样方法

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2021-07-1210:57:22 评论 112 3061字
摘要

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

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:

  1. 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。

  2. 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。

基于 Python 的 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 randompopulation = 100data = range(population)print(random.sample(data,5))> 419824541

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。

基于 Python 的 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_splitstratified_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。

基于 Python 的 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 npclusters=5pop_size = 100sample_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 IDcluster_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(1101)) 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。

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Python实现的话可以直接在循环体中设置step即可。

population = 100step = 5sample = [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。

基于 Python 的 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 npclusters=5pop_size = 100sample_clusters=2sample_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 IDcluster_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(1101)) 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。

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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。

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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。

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End.

作者:东哥起飞

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