Python实现8种常用抽样方法

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。

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。

在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。

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。

用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。

用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。

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。

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。

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。

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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我们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我们！