一直找原因，經過一番探索，終於找到了問題的根源，就是抽樣後返回的目標欄位的型別和原始欄位不統一了，所以導致建模報錯。原始資料的目標字段資料型別為dtype: int64， 而抽樣後目標欄位的資料型別為dtype: object，data_train_0 = stratifiedsampling(data_train_1,『s_org』,『mark』,10)
data_y_2 = data_train_0[『mark』].astype(np.int64)
data_train_2 = data_train_0.drop(『mark』, axis = 1)
這樣就把目標欄位的資料型別轉換成了模型認可的型別。
python分層抽樣 抽樣方法 分層抽樣
接著上文說，簡單隨機抽樣法和分層抽樣法的對比有過乙個經典的例子。1936年美國 文學文摘 雜誌對結果進行了調查 他們根據當時的 號碼簿及該雜誌訂戶俱樂部會員名單，郵寄一千萬份問卷調查表，約240萬份，結論是蘭登取勝，而蓋洛普也組織了抽樣調查，進行民意測試。他的 與 文學文摘 截然相反，認為羅斯福必勝...
Python實現分層抽樣
首先說明一下我的需求。result 33.txt的檔案中有一些號碼標籤及分類的標記。具體如下 中國農業銀行 銀行 招商銀行信用卡 信用卡 門窗 無關我想做的是從每乙個類標記中隨機抽出1000個標籤。如果該類標籤下的樣本數不足1000，則全部抽取。然後將抽取的結果儲存到另乙個檔案中。具體 如下 盡可能...
分層抽樣原理及Oracle實現
在實際的資料探勘應用中，我們往往會從各方收集很多的資料，這些資料每分每秒都在增加，但我們如果用所有的這些資料並無益處。一是資料量過大，處理起來難度會大非常多，要求你的基礎計算平台效能很好，甚至需要用到平行計算，有時是沒有必要的 二是資料都是基於人及人的行為所產生的影響的，而人是會發生變化的，所以久遠...