定义案例的R(分层)随机抽样

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了定义案例的R(分层)随机抽样相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我有一个数据框:

DF <- data.frame(Value = c("AB", "BC", "CD", "DE", "EF", "FG", "GH", "HI", "IJ", "JK", "KL", "LM"),
                 ID    = c(1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1))

我的问题:我想创建一个新的列,其中包含一个(二进制)随机数('0'或'1')用于具有固定比例(或预定义的普遍性)的'ID' == 1病例(例如,随机数'0' x 2和'1'x 4)。

编辑I:对于非特定情况的目的,解决方案可能是:

DF$RANDOM[sample(1:nrow(DF), nrow(DF), FALSE)] <- rep(RANDOM, c(nrow(DF)-4,4))

但是,我仍然需要特定于cas的赋值,并且前面提到的解决方案没有明确地引用'0'或'1'。

(注意:变量'value'与问题无关;只有标识符。)

我在stratified samplingrandom row selection上找到了相关的帖子 - 但这个(和其他)帖子没有涵盖这个问题。

非常感谢你提前。

答案

您可以先通过案例ID == 1对数据进行子集化。为了确保出现1和0,我们使用rep函数并在replace函数中将sample设置为False。 这是一个解决方案。

library(data.table)
set.seed(121)
DF[ID == 1, new_column := sample(rep(c(0,1), c(2,4)), .N, replace = F)]
print(DF1)

     Value ID new_column
 1:    AB  1          1
 2:    BC  0         NA
 3:    CD  0         NA
 4:    DE  1          1
 5:    EF  0         NA
 6:    FG  1          1
 7:    GH  1          1
 8:    HI  0         NA
 9:    IJ  0         NA
10:    JK  1          0
11:    KL  0         NA
12:    LM  1          0
另一答案
library(dplyr)
DF <- data.frame(Value = c("AB", "BC", "CD", "DE", "EF", "FG", "GH", 
                           "HI", "IJ", "JK", "KL", "LM"),
                 ID = c(1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1), 
                 stringsAsFactors = FALSE)
DF %>% group_by(ID) %>% sample_n(4, replace = FALSE)

以上是关于定义案例的R(分层)随机抽样的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

在 R 中复制不替换的分层随机抽样

常见概率抽样方法及其适用场景总结(简单随机抽样分层抽样整群抽样系统抽样)

train_test_split, 关于随机抽样和分层抽样

数据帧的分层随机抽样

R分层抽样(Stratified Sampling)

随机森林的分层抽样-Python