Данные производятся в огромных количествах в эту эпоху технологий и цифрового мира. Количество источников данных со временем растет. Из-за большого объема данных и разнообразия источников данных наборы данных, полученные непосредственно из источников, могут принимать различные формы. Проще говоря, необработанные данные поступают в различных форматах и ​​формах. Данные, собранные из разных организаций, могут быть в разных форматах. Некоторые данные могут быть в формате изображения, а другие могут быть в текстовом формате. Чтобы удалить шум из данных, чтобы сделать их согласованными.

Кроме того, большие наборы данных трудно вводить в модели науки о данных и машинного обучения. Необходимо выбрать конкретное подмножество набора данных из всего набора данных.

В этом блоге вы узнаете, что такое выборка данных и ее виды.

Что такое выборка?

Выборка — это метод предварительной обработки данных, обычно используемый для выбора подмножества большого набора данных. Это выбранное подмножество набора данных в первую очередь представляет весь набор данных. Другими словами, выборка — это небольшая часть набора данных, которая демонстрирует все характеристики исходного набора данных. Чтобы справиться со сложностью наборов данных и моделей машинного обучения, используется выборка. Этот метод используется различными специалистами по данным для решения проблемы шума в наборе данных. Эти методы часто могут решить проблему несогласованности в конкретном наборе данных.

Метод выборки используется для решения всех этих проблем. Исследователи данных могут использовать выборку для более простого и эффективного решения сложных задач обработки данных. Метод выборки часто используется для повышения производительности и точности модели машинного обучения или науки о данных. Методы выборки и их применение в машинном обучении можно подробно изучить на лучшем курсе машинного обучения в Мумбаи.

  • Вероятностная выборка

Вероятностная выборка, также известная как случайная выборка, широко используется в науке о данных и машинном обучении. Это наиболее часто используемый метод выборки в науке о данных и машинном обучении. Вероятность того, что каждый элемент будет выбран в конкретной выборке, в этой выборке всегда равны. Исследователи данных выбирают необходимые элементы данных случайным образом из общей совокупности элементов данных в этой выборке. Случайная выборка иногда может обеспечить высокую точность после подачи набора данных, но она также может привести к очень низкой производительности в моделях обработки данных, в которых используется случайная выборка. В результате случайная выборка всегда должна выполняться с большой осторожностью, чтобы гарантировать, что выбранные записи данных точно представляют весь набор данных.

Пример

Предположим, в классе 50 учеников. Мы должны выбрать 20 учеников из этого класса для участия в соревнованиях. Если в данном случае использовать случайную или вероятностную выборку, то каждый студент имеет равные шансы быть выбранным. В результате можно сказать, что у каждого ученика равное количество шансов, а вероятность того, что будет выбран каждый ученик, равна 1/50.

  • Стратификация выборки

Еще одним популярным типом выборки, используемым в науке о данных, является стратифицированная выборка. На первом этапе этого типа выборки записи данных делятся на равные части. Затем специалист по данным случайным образом выбирает записи данных для каждой группы до необходимого количества. Этот тип выборки обычно превосходит случайную выборку.

  • Выборка в кластерах

Это еще один тип выборки, который обычно используется в науке о данных и машинном обучении. Общая совокупность набора данных делится на определенные кластеры на основе сходства в этом типе. Затем можно использовать метод случайной выборки для выбора различных элементов из каждого кластера. Специалисты по данным могут использовать различные параметры для выбора элементов в каждом кластере. Например, элементы в каждом кластере можно выбирать на основе пола или местоположения. Этот тип выборки может помочь в решении множества проблем, связанных с выборкой. Использование определенного типа выборки может повысить точность модели.

  • Поэтапная выборка

Этот тип выборки представляет собой комбинацию рассмотренных выше типов выборки. В этой выборке вся совокупность набора данных делится на кластеры. Затем эти кластеры делятся на подкластеры. Этот процесс повторяется до тех пор, пока ни один из кластеров не сможет быть далее разделен. Когда метод кластеризации завершен, мы можем выбрать определенные элементы из каждого подкластера для использования в выборке. Этот процесс требует времени, но он намного превосходит все другие типы выборки. Это потому, что он использует различные методы выборки.

Образцы, полученные с помощью этого метода, представляют собой весь набор данных или совокупность данного набора данных. Исследователи данных предпочитают этот метод выборки другим, чтобы уменьшить количество ошибок и повысить точность моделей науки о данных.

  • Невероятностная выборка

Невероятностная выборка является наиболее распространенным типом выборки, используемым исследователями. Вероятностная выборка обратна этому. Элементы данных или записи выбираются в этой выборке не случайным образом, а учеными данных, которые выбирают выборки, не давая каждому элементу равных шансов быть выбранными. Элементы не имеют равных шансов быть выбранными в этой технике. Вместо этого исследователи данных используют различные критерии для выбора образцов из набора данных.

Хотите узнать больше о выборке и других методах обработки данных? Пройдите популярный курс по науке о данных в Мумбаи и станьте сертифицированным специалистом по данным или экспертом по машинному обучению,