分层随机分组实例分析PPT

以下是分层随机分组的一个实例分析。问题描述考虑一个例子，我们有一组数据，希望根据某种特性（例如年龄、性别、地理位置等）进行分层随机抽样。我们希望能从每个层...

以下是分层随机分组的一个实例分析。问题描述考虑一个例子，我们有一组数据，希望根据某种特性（例如年龄、性别、地理位置等）进行分层随机抽样。我们希望能从每个层次中获取一定数量的样本，以用于我们的研究或分析。数据集我们的数据集包含400个观测，每个观测有两个特性：Age和Gender。其中Age是连续变量，取值范围从15到85岁，而Gender是二元变量，取值要么是'Male'要么是'Female'。分层随机抽样在这个例子中，我们希望根据年龄进行分层，其中15-24岁，25-34岁，35-44岁，45-54岁，55-64岁，65-74岁，75-84岁这7个年龄段各占总体的10%。在此基础上，我们还希望每个性别中，每个年龄段的比例也与总体一致。我们可以使用sklearn库的train_test_split方法来进行分层抽样。此方法可以接受一个分割比例的列表（对应于每层的样本数），并返回一个分割后的数据集。首先，我们需要确定每个年龄段的边界。然后，我们可以使用分层随机抽样来分割数据集。在这个例子中，我们首先将数据集分成7个年龄段，然后在每个年龄段中随机抽取10%的数据作为训练集，剩余的作为临时测试集。最后，我们将临时测试集进一步分割以得到验证集。这样，我们就得到了训练集、临时测试集和验证集三个数据集。这三个数据集中的数据都遵循相同的分层策略。结果分析通过这种方式，我们可以保证训练集、临时测试集和验证集中每个年龄段和性别的比例都与原始数据集中的比例相同。这在很多应用中是非常重要的，例如在医学或社会科学研究中，我们可能希望各个亚组（如年龄、性别或其他人口统计变量）在样本中的比例与总体中的比例一致。值得注意的是，上述代码中Stratify=data['Age']参数会将数据根据年龄分层，保证每个年龄段的比例在训练集和测试集中保持一致。而groups=age_groups参数则定义了分层的边界，即我们希望的每个年龄段的范围。此外，random_state参数用于确保每次运行代码时得到的结果是一致的。