数据科学是对算法的研究。本文介绍了一些用于处理数据的常用采样技术。1.简单随机抽样假设要从总体中选出一个集合，其中该集合的每个成员被选中的概率均等。下面的代码演示了如何从数据集中选取100个样本点。sample_df=df.sample(100)2。分层抽样假设需要估计每个候选人在选举中的平均票数。假设全国有3个城镇：A镇有100万工人，B镇有200万工人，C镇有300万退休人员。从所有选民中抽取60名随机样本，但随机样本可能无法很好地符合城镇的特征，从而引入数据偏差，从而导致估计出现重大错误。反之，如果分别从A镇、B镇和C镇随机抽取10、20和30个样本，则在样本数相同的情况下，该方法估计的结果误差较小。这可以使用python轻松完成：fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y,test_size=0.25)3.池塘采样假设大项目流的数量未知，并且仅用于迭代一次.数据科学家可以创建一种算法，从项目流中随机选择一个项目，以便每个项目都有相同的抽取机会。如何实现这一步？假设必须从无限的项目流中抽取5个对象，这样每个对象被抽取的概率都相等。importrandomdefgenerator(max):number=1whilenumber
