华为云AI开发平台ModelArts分层采样_云淘科技

5 月 16, 2023

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分层采样是一种数据采样算法，依据数据集中某一代表数据类别的列，按照数量或比例对不同类别的数据进行采样。

算法实现采用spark自带的sample函数，采样数量会存在一定误差（按比例采样和按数量采样均会存在）。

参数	子参数	参数说明
inputs	dataframe	inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型。

参数	子参数	参数说明
output	output_port_1	output为字典类型，output_port_1为pyspark中的DataFrame类型对象，为分层采样结果。

参数	是否必选	参数说明	默认值
strata_col	是	分层列, 按此列进行分层采样。	无
sample_size	否	采样个数。为整数时：表示每个层的采样个数；为字符串时：格式为strata0:n0,strata1:n1,…表示每个层分别设置的采样个数。	无
sample_ratio	否	采样比例。为数字时：范围(0,1) 表示每个层的采样比例；字符串时：格式为strata0:r0,strata1:r1,…表示每个层分别设置的采样比例。	0.2
random_seed	是	随机种子。	123

数据样本

鸢尾花数据集，species列代表鸢尾花种类，共有Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virginica三种类别，每种类别样本数量为50。

配置流程

运行流程

参数设置

按比例采样，并分别指定每个种类的采样比例，若sample_ratio为数字例如0.3，则所有类别数据均采样30%

父主题： 数据处理

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