composeml.LabelTimes.sample¶

LabelTimes.sample(n=None, frac=None, random_state=None, replace=False, per_instance=False)[source]¶

返回标签的随机样本。

参数

n (int 或 dict) – 标签的采样数量。字典返回每个标签的采样数量。不能与 frac 一起使用。
frac (float 或 dict) – 标签的采样比例。字典返回每个标签的采样比例。不能与 n 一起使用。
random_state (int) – 随机数生成器的种子。
replace (bool) – 是否进行有放回或无放回采样。默认值为 False。
per_instance (bool) – 是否对每个组应用采样。默认为 False。

返回值

标签的随机样本。

返回类型

LabelTimes

示例

创建一个标签时间对象。

>>> entity = [0, 0, 1, 1]
>>> labels = [True, False, True, False]
>>> data = {'entity': entity, 'labels': labels}
>>> lt = LabelTimes(data=data, target_dataframe_index='entity', target_columns=['labels'])
>>> lt
   entity  labels
0       0    True
1       0   False
2       1    True
3       1   False

对示例进行数量采样。

>>> lt.sample(n=3, random_state=0)
   entity  labels
1       0   False
2       1    True
3       1   False

对示例进行比例采样。

>>> lt.sample(frac=.25, random_state=0)
   entity  labels
2       1    True

对特定标签的示例进行数量采样。

>>> n = {True: 1, False: 1}
>>> lt.sample(n=n, random_state=0)
   entity  labels
2       1    True
3       1   False

对特定标签的示例进行比例采样。

>>> frac = {True: .5, False: .5}
>>> lt.sample(frac=frac, random_state=0)
   entity  labels
2       1    True
3       1   False

从每个实体组对示例进行数量采样。

>>> lt.sample(n={True: 1}, per_instance=True, random_state=0)
   entity  labels
0       0    True
2       1    True

从每个实体组对示例进行比例采样。

>>> lt.sample(frac=.5, per_instance=True, random_state=0)
   entity  labels
1       0   False
3       1   False

composeml.LabelTimes.equals

composeml.LabelTimes.select