python抽樣方法解讀及實現(xiàn)過程

更新時間：2023年02月01日 10:08:19 作者：qq_24591139

這篇文章主要介紹了python抽樣方法解讀及實現(xiàn)過程講解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教

抽樣方法概覽

隨機抽樣—總體個數(shù)較少

每個抽樣單元被抽中的概率相同，并且可以重現(xiàn)。

隨機抽樣常常用于總體個數(shù)較少時，它的主要特征是從總體中逐個抽取。

1、抽簽法

2、隨機數(shù)法：隨機數(shù)表、隨機數(shù)骰子或計算機產(chǎn)生的隨機數(shù)。

分層抽樣——總體存在差異且對結(jié)果有影響

分層抽樣是指在抽樣時，將總體分成互不相交的層，然后按照一定的比例，從各層獨立地抽取一定數(shù)量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本的方法。層內(nèi)變異越小越好，層間變異越大越好。

分層以后，在每一層進行簡單隨機抽樣，不同群體所抽取的個體個數(shù)，一般有三種方法：

（1）等數(shù)分配法，即對每一層都分配同樣的個體數(shù)；

（2）等比分配法，即讓每一層抽得的個體數(shù)與該類總體的個體數(shù)之比都相同；

（3）最優(yōu)分配法，即各層抽得的樣本數(shù)與所抽得的總樣本數(shù)之比等于該層方差與各類方差之和的比。

import  pandas as pd
import random as rd
import numpy as np
import math as ma

def typeicalSampling(group, typeicalFracDict):
    name = group.name
    frac = typeicalFracDict[name]
    return group.sample(frac=frac)

def group_sample(data_set,lable,typeicalFracDict):
    #分層抽樣
    #data_set數(shù)據(jù)集
    #lable分層變量名
    #typeicalFracDict：分類抽樣比例
    gbr=data_set.groupby(by=[lable])
    result=data_set.groupby(lable,group_keys=False).apply(typeicalSampling,typeicalFracDict)
    return result

data = pd.DataFrame({'id': [3566841, 6541227, 3512441, 3512441, 3512441,3512441, 3512441, 3512441, 3512441, 3512441],
                   'sex': ['male', 'Female', 'Female','male', 'Female', 'Female','male', 'Female','male', 'Female'],
                   'level': ['high', 'low', 'middle','high', 'low', 'middle','high', 'low', 'middle','middle']})

data_set=data
label='sex'
typicalFracDict = {
    'male': 0.8,
    'Female': 0.2
}
result=group_sample(data_set,label,typicalFracDict)
print(result)

整體抽樣

整群抽樣又稱聚類抽樣，是將總體中各單位歸并成若干個互不交叉、互不重復(fù)的集合，稱之為群；然后以群為抽樣單位抽取樣本的一種抽樣方式。

應(yīng)用整群抽樣時，要求各群有較好的代表性，即群內(nèi)各單位的差異要大，群間差異要小。

實施步驟

先將總體分為i個群，然后從i個群中隨即抽取若干個群，對這些群內(nèi)所有個體或單元均進行調(diào)查。抽樣過程可分為以下幾個步驟：

（1）確定分群的標(biāo)注

（2）總體（N）分成若干個互不重疊的部分，每個部分為一群。

（3）據(jù)各樣本量，確定應(yīng)該抽取的群數(shù)。

（4）采用簡單隨機抽樣或系統(tǒng)抽樣方法，從i群中抽取確定的群數(shù)。

系統(tǒng)抽樣——總體多

系統(tǒng)抽樣亦稱為機械抽樣、等距抽樣。 [4] 當(dāng)總體中的個體數(shù)較多時，采用簡單隨機抽樣顯得較為費事。這時，可將總體分成均衡的幾個部分，然后按照預(yù)先定出的規(guī)則，從每一部分抽取一個個體，得到所需要的樣本，這種抽樣叫做系統(tǒng)抽樣。 [1]

def SystematicSampling(dataMat,number):    
       length=len(dataMat)
       k=int(length/number)
       sample=[]     
       i=0
       if k>0 :       
         while len(sample)!=number:
            sample.append(dataMat[0+i*k])
            i+=1            
         return sample
       else :
         return RandomSampling(dataMat,number)

過采樣

1、RandomOverSampler

原理：從樣本少的類別中隨機抽樣，再將抽樣得來的樣本添加到數(shù)據(jù)集中。

缺點：重復(fù)采樣往往會導(dǎo)致嚴(yán)重的過擬合

主流過采樣方法是通過某種方式人工合成一些少數(shù)類樣本，從而達到類別平衡的目的，而這其中的鼻祖就是SMOTE。

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy={0: 700,1:200,2:150 },random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_resampled))

2、SMOTE

原理：在少數(shù)類樣本之間進行插值來產(chǎn)生額外的樣本。對于少數(shù)類樣本a, 隨機選擇一個最近鄰的樣本b, 從a與b的連線上隨機選取一個點c作為新的少數(shù)類樣本;

具體地，對于一個少數(shù)類樣本xi使用K近鄰法(k值需要提前指定)，求出離xi距離最近的k個少數(shù)類樣本，其中距離定義為樣本之間n維特征空間的歐氏距離。

然后從k個近鄰點中隨機選取一個，使用下列公式生成新樣本：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
smo = SMOTE(sampling_strategy={0: 700,1:200,2:150 },random_state=42)
X_smo, y_smo = smo.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_smo))

SMOTE會隨機選取少數(shù)類樣本用以合成新樣本，而不考慮周邊樣本的情況，這樣容易帶來兩個問題：

1）如果選取的少數(shù)類樣本周圍也都是少數(shù)類樣本，則新合成的樣本不會提供太多有用信息。

2）如果選取的少數(shù)類樣本周圍都是多數(shù)類樣本，這類的樣本可能是噪音，則新合成的樣本會與周圍的多數(shù)類樣本產(chǎn)生大部分重疊，致使分類困難。

總的來說我們希望新合成的少數(shù)類樣本能處于兩個類別的邊界附近，這樣往往能提供足夠的信息用以分類。而這就是下面的 Border-line SMOTE 算法要做的事情。

3、BorderlineSMOTE

這個算法會先將所有的少數(shù)類樣本分成三類，如下圖所示：

noise：所有的k近鄰個樣本都屬于多數(shù)類
danger：超過一半的k近鄰樣本屬于多數(shù)類
safe：超過一半的k近鄰樣本屬于少數(shù)類

Border-line SMOTE算法只會從處于”danger“狀態(tài)的樣本中隨機選擇，然后用SMOTE算法產(chǎn)生新的樣本。處于”danger“狀態(tài)的樣本代表靠近”邊界“附近的少數(shù)類樣本，而處于邊界附近的樣本往往更容易被誤分類。因而 Border-line SMOTE 只對那些靠近”邊界“的少數(shù)類樣本進行人工合成樣本，而 SMOTE 則對所有少數(shù)類樣本一視同仁。

Border-line SMOTE 分為兩種：Borderline-1 SMOTE 和 Borderline-2 SMOTE。 Borderline-1 SMOTE 在合成樣本時式中的x^

是一個少數(shù)類樣本，而 Borderline-2 SMOTE 中的x^則是k近鄰中的任意一個樣本。

from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE
smo = BorderlineSMOTE(kind='borderline-1',sampling_strategy={0: 700,1:200,2:150 },random_state=42) #kind='borderline-2'
X_smo, y_smo = smo.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_smo))

4、ADASYN

原理：采用某種機制自動決定每個少數(shù)類樣本需要產(chǎn)生多少合成樣本，而不是像SMOTE那樣對每個少數(shù)類樣本合成同數(shù)量的樣本。先確定少數(shù)樣本需要合成的樣本數(shù)量（與少數(shù)樣本周圍的多數(shù)類樣本數(shù)呈正相關(guān)），然后利用SMOTE合成樣本。

缺點：ADASYN的缺點是易受離群點的影響，如果一個少數(shù)類樣本的K近鄰都是多數(shù)類樣本，則其權(quán)重會變得相當(dāng)大，進而會在其周圍生成較多的樣本。

from imblearn.over_sampling import ADASYN
ana = ADASYN(sampling_strategy={0: 800,2:300,1:400 },random_state=0)
X_ana, y_ana = ana.fit_sample(X, y)

用 SMOTE 合成的樣本分布比較平均，而Border-line SMOTE合成的樣本則集中在類別邊界處。ADASYN的特性是一個少數(shù)類樣本周圍多數(shù)類樣本越多，則算法會為其生成越多的樣本，從圖中也可以看到生成的樣本大都來自于原來與多數(shù)類比較靠近的那些少數(shù)類樣本。

5、KMeansSMOTE

原理：在使用SMOTE進行過采樣之前應(yīng)用KMeans聚類。

KMeansSMOTE包括三個步驟：聚類、過濾和過采樣。在聚類步驟中，使用k均值聚類為k個組。過濾選擇用于過采樣的簇，保留具有高比例的少數(shù)類樣本的簇。然后，它分配合成樣本的數(shù)量，將更多樣本分配給少數(shù)樣本稀疏分布的群集。最后，過采樣步驟，在每個選定的簇中應(yīng)用SMOTE以實現(xiàn)少數(shù)和多數(shù)實例的目標(biāo)比率。

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
kms = KMeansSMOTE(sampling_strategy={0: 800,2:300,1:400 },random_state=42)
X_kms, y_kms = kms.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_kms))

6、SMOTENC

可處理分類特征的SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTENC
sm = SMOTENC(random_state=42, categorical_features=[18, 19])

7、SVMSMOTE

使用支持向量機分類器產(chǎn)生支持向量然后再生成新的少數(shù)類樣本，然后使用SMOTE合成樣本

from imblearn.over_sampling import SVMSMOTE
svmm = SVMSMOTE(sampling_strategy={0: 800,2:300,1:400 },random_state=42)
X_svmm, y_svmm = svmm.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_kms))

下采樣

1、RandomUnderSampler（可控制欠采樣數(shù)量）

原理：從多數(shù)類樣本中隨機選取一些剔除掉。

缺點：被剔除的樣本可能包含著一些重要信息，致使學(xué)習(xí)出來的模型效果不好。

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
cc = RandomUnderSampler(sampling_strategy={0: 50,2:100,1:100 },random_state=0)
X_resampled, y_resampled = cc.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

2、NearMiss（可控制欠采樣數(shù)量）

原理：從多數(shù)類樣本中選取最具代表性的樣本用于訓(xùn)練，主要是為了緩解隨機欠采樣中的信息丟失問題。

NearMiss采用一些啟發(fā)式的規(guī)則來選擇樣本，根據(jù)規(guī)則的不同可分為3類,通過設(shè)定version參數(shù)來確定：

NearMiss-1：選擇到最近的K個少數(shù)類樣本平均距離最近的多數(shù)類樣本
NearMiss-2：選擇到最遠(yuǎn)的K個少數(shù)類樣本平均距離最近的多數(shù)類樣本
NearMiss-3：對于每個少數(shù)類樣本選擇K個最近的多數(shù)類樣本，目的是保證每個少數(shù)類樣本都被多數(shù)類樣本包圍

NearMiss-1和NearMiss-2的計算開銷很大，因為需要計算每個多類別樣本的K近鄰點。另外，NearMiss-1易受離群點的影響，

from imblearn.under_sampling import NearMiss
nm1 = NearMiss(sampling_strategy={0: 50,2:100,1:100 },random_state=0, version=1)
X_resampled_nm1, y_resampled = nm1.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

3、ClusterCentroids（可控制欠采樣數(shù)量）

原理：利用kmeans將對各類樣本分別聚類，利用質(zhì)心替換整個簇的樣本。

from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids
cc = ClusterCentroids(sampling_strategy={0: 700,1:100,2:90 },random_state=0)
X_resampled, y_resampled = cc.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

4、TomekLinks（數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

原理：Tomek Link表示不同類別之間距離最近的一對樣本，即這兩個樣本互為最近鄰且分屬不同類別。這樣如果兩個樣本形成了一個Tomek Link，則要么其中一個是噪音，要么兩個樣本都在邊界附近。這樣通過移除Tomek Link就能“清洗掉”類間重疊樣本，使得互為最近鄰的樣本皆屬于同一類別，從而能更好地進行分類。

from imblearn.under_sampling import TomekLinks
nm1 = TomekLinks(sampling_strategy='all',random_state=0)
X_resampled_nm1, y_resampled = nm1.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

TomekLinks函數(shù)中的auto參數(shù)控制Tomek’s links中的哪些樣本被剔除. 默認(rèn)的ratio=‘auto’ 移除多數(shù)類的樣本, 當(dāng)ratio='all’時, 兩個樣本均被移除.

5、EditedNearestNeighbours（數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

原理：對于屬于多數(shù)類的一個樣本，如果其K個近鄰點有超過一半(kind_sel=‘mode’)或全部(kind_sel=‘all’)都不屬于多數(shù)類，則這個樣本會被剔除。

from imblearn.under_sampling import EditedNearestNeighbours
renn = EditedNearestNeighbours(kind_sel='all')
X_res, y_res = renn.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_res).items()))

6、RepeatedEditedNearestNeighbours （數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

原理：重復(fù)EditedNearestNeighbours多次（參數(shù)max_iter控制迭代次數(shù)）

#下采樣RepeatedEditedNearestNeighbours接口
from imblearn.under_sampling import RepeatedEditedNearestNeighbours
renn = RepeatedEditedNearestNeighbours(kind_sel='all',max_iter=101)
X_res, y_res = renn.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_res).items()))

7、ALLKNN（數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

from imblearn.under_sampling import AllKNN
renn = AllKNN(kind_sel='all')
X_res, y_res = renn.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_res).items()))

8、CondensedNearestNeighbour （數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

使用近鄰的方法來進行迭代, 來判斷一個樣本是應(yīng)該保留還是剔除, 具體的實現(xiàn)步驟如下:

1)集合C: 所有的少數(shù)類樣本;

2)選擇一個多數(shù)類樣本(需要下采樣)加入集合C, 其他的這類樣本放入集合S;

3)使用集合S訓(xùn)練一個1-NN的分類器, 對集合S中的樣本進行分類;

4)將集合S中錯分的樣本加入集合C;

5)重復(fù)上述過程, 直到?jīng)]有樣本再加入到集合C.

from imblearn.under_sampling import CondensedNearestNeighbour
renn = CondensedNearestNeighbour(random_state=0)
X_res, y_res = renn.fit_resample(X, y)
print(sorted(Counter(y_res).items()))

CondensedNearestNeighbour方法對噪音數(shù)據(jù)是很敏感的, 也容易加入噪音數(shù)據(jù)到集合C中.

9、OneSidedSelection （數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

原理：在CondensedNearestNeighbour的基礎(chǔ)上使用 TomekLinks 方法來剔除噪聲數(shù)據(jù)(多數(shù)類樣本).

from imblearn.under_sampling import OneSidedSelection
oss = OneSidedSelection(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = oss.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

10、NeighbourhoodCleaningRule （數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from imblearn.under_sampling import InstanceHardnessThreshold
iht = InstanceHardnessThreshold(random_state=0,
                                estimator=LogisticRegression())
X_resampled, y_resampled = iht.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

11、InstanceHardnessThreshold（數(shù)據(jù)清洗方法，無法控制欠采樣數(shù)量）

在數(shù)據(jù)上運用一種分類器, 然后將概率低于閾值的樣本剔除掉.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from imblearn.under_sampling import InstanceHardnessThreshold
iht = InstanceHardnessThreshold(random_state=0,
                                estimator=LogisticRegression())
X_resampled, y_resampled = iht.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

12、EasyEnsemble(可控制數(shù)量)

從多數(shù)類樣本中隨機抽樣成子集，該子集的數(shù)量等于少數(shù)類樣本的數(shù)量。接著將該子集與少數(shù)類樣本結(jié)合起來訓(xùn)練一個模型，迭代n次。這樣雖然每個子集的樣本少于總體樣本，但集成后總信息量并不減少。

from imblearn.ensemble import EasyEnsemble
ee = EasyEnsemble(sampling_strategy={0: 500,1:199,2:89 },random_state=0, n_subsets=10)
X_resampled, y_resampled = ee.fit_sample(X, y)
print(X_resampled.shape)
print(y_resampled.shape)
print(sorted(Counter(y_resampled[0]).items()))

有兩個很重要的參數(shù)：

(i) n_subsets 控制的是子集的個數(shù)

(ii) replacement 決定是有放回還是無放回的隨機采樣.

13、BalanceCascade（可控制數(shù)量）

在第n輪訓(xùn)練中，將從多數(shù)類樣本中抽樣得來的子集與少數(shù)類樣本結(jié)合起來訓(xùn)練一個基學(xué)習(xí)器H，訓(xùn)練完后多數(shù)類中能被H正確分類的樣本會被剔除。在接下來的第n+1輪中，從被剔除后的多數(shù)類樣本中產(chǎn)生子集用于與少數(shù)類樣本結(jié)合起來訓(xùn)練。

同樣, n_max_subset 參數(shù)控制子集的個數(shù), 以及可以通過設(shè)置bootstrap=True來使用bootstraping(自助法).

from imblearn.ensemble import BalanceCascade
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
bc = BalanceCascade(random_state=0,
                    estimator=LogisticRegression(random_state=0),
                    n_max_subset=4)
X_resampled, y_resampled = bc.fit_sample(X, y)
print(X_resampled.shape)
print(sorted(Counter(y_resampled[0]).items()))

過采樣與下采樣結(jié)合

SMOTE算法的缺點是生成的少數(shù)類樣本容易與周圍的多數(shù)類樣本產(chǎn)生重疊難以分類，而數(shù)據(jù)清洗技術(shù)恰好可以處理掉重疊樣本，所以可以將二者結(jié)合起來形成一個pipeline，先過采樣再進行數(shù)據(jù)清洗。主要的方法是 SMOTE + ENN 和 SMOTE + Tomek ，其中 SMOTE + ENN 通常能清除更多的重疊樣本.

1、SMOTEENN

from imblearn.combine import SMOTEENN
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_sample(X, y)

print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

2、 SMOTETomek

from imblearn.combine import SMOTETomek
smote_tomek = SMOTETomek(sampling_strategy={0: 700,1:300,2:200 },random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_tomek.fit_sample(X, y)
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))