Subsample——多維數據採樣的Python庫

一、簡介

Subsample是一款用於多維數據採樣的Python庫。它支持在保留原始數據分佈情況的前提下，將數據集降採樣到合適的規模，用於各種機器學習和深度學習模型的訓練，同時也可以用於數據可視化和數據預處理。

二、隨機採樣

Subsample中的隨機採樣函數是最簡單也是最常用的採樣方式。函數實現如下：

import subsample

sampled_data = subsample.random_subsample(X, y, sample_size)

其中，X是原始數據集，y是分類標籤，sample_size是採樣後的樣本數。該函數按照原始數據分佈情況，隨機選擇對應數量的樣本。

在使用中，我們可以使用交叉驗證方法來評估採樣效果：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

clf = LogisticRegression()
scores = cross_val_score(clf, sampled_data, y, cv=5)

此處我們使用LogisticRegression作為分類器，使用5倍交叉驗證評估採樣效果。實際使用中也可以使用其他的分類方法和交叉驗證參數。

三、分層採樣

Subsample還提供了分層採樣的方法，可以保證每個分類的樣本數目相等。使用方法如下：

sampled_data = subsample.stratified_subsample(X, y, sample_size)

同樣是輸入原始數據集和分類標籤，以及需要採樣後的樣本數目，函數將保證採樣得到的數據集中，每個分類的樣本數目相等，從而避免了類別不平衡帶來的問題。

四、聚類採樣

Subsample還提供聚類採樣的方式，以保證採樣後得到的數據集中，每個簇的樣本數目相等。使用方法如下：

sampled_data = subsample.cluster_subsample(X, y, sample_size, n_clusters)

其中，n_clusters為分類的簇數。函數將在每個簇內部隨機選擇樣本，並在保持每個簇樣本數目相等的情況下將其匯總，形成最終的採樣數據集。

五、自適應降採樣

Subsample的自適應降採樣方法使用了k-means算法，以保證採樣後得到的數據集中，每個簇內部的樣本距離儘可能大。函數的實現如下：

sampled_data = subsample.adaptive_subsample(X, y, sample_size)

輸入參數與其他採樣方法相同。該函數使用k-means算法將數據集劃分成若干個簇，並在每個簇內部選擇與簇中心距離較大的樣本，從而儘可能保持不同類別的邊界和距離。該方法比較適用於高維數據集降採樣的情況。