在Python中实现分层k倍抽样的测试大小,可以按照以下步骤进行:
import random
from collections import Counter
def stratified_kfold_sampling(data, k):
# 计算每个层级的样本数量
counts = Counter(data)
sizes = {key: int(count * k) for key, count in counts.items()}
# 初始化抽样结果
samples = {key: [] for key in counts.keys()}
# 对每个层级进行抽样
for key in counts.keys():
layer_data = [item for item in data if item == key]
samples[key] = random.sample(layer_data, sizes[key])
# 将抽样结果合并为一个列表
result = [item for sublist in samples.values() for item in sublist]
return result
data = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3] # 样本数据,假设有3个层级
k = 0.5 # k倍抽样,抽样比例为50%
sampled_data = stratified_kfold_sampling(data, k)
print(sampled_data)
以上代码实现了分层k倍抽样的测试大小。其中,data
为样本数据,k
为抽样比例,函数stratified_kfold_sampling
返回抽样结果。该函数首先计算每个层级的样本数量,然后对每个层级进行抽样,最后将抽样结果合并为一个列表返回。
请注意,以上代码仅为示例,实际使用时需要根据具体情况进行调整。另外,关于云计算、IT互联网领域的名词词汇和相关产品介绍,可以参考腾讯云官方文档或相关技术博客。
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