我正在使用雪花编写sql查询。我们有一张巨大的桌子,里面有数十亿条记录,里面有客户信息。目标是获取随机样本,并使用R来查看分布。不幸的是,我们不能使用从RStudio到数据库的JDBC/ODBC连接。这是一个限制。因此,我只能从雪花中提取提取物,并将其导入R.
困难之处在于,我们有一个名为CUSTOMER段的专栏,它几乎有24个唯一的值。目标是从每个片段中得到一个代表显著比例的样本。我尝试了以下查询;
SELECT DISTINCT *
FROM test sample(10)
若要获得随机抽样,每一行被选中的概率为10 %。但我并不是从客户部门的每一个价值中获取样本。请允许我知道任何sql命
我有一个由181个样本组成的数据集(类是不平衡的,有41个数据点,1个标签,其余140个带有标签0)和10个特性和一个目标变量。这10个特征是数字和连续的性质。我必须执行二进制分类。我所做的工作如下:
I have performed 3 Fold cross validation and got following accuracy results using various models:-
LinearSVC:
0.873
DecisionTreeClassifier:
0.840
Gaussian Naive Bayes:
0.845
Logistic Regression:
0.8
所以,正如我之前所说的,我正在努力做一个多项选择的测验。测试将随机抓取3个键作为“答案”。然后,测试将取3个选定键的值,并将其用作一个“问题”。我试图利用random.sample作为参数,从随机选择的键值中选择一个值。我的代码如下:
import random
word_drills = {'class': 'Tell Python to make a new kind of thing.',
'object': 'Two meanings: the most basic kind of thing, a
到目前为止,我一直在使用以下方法对大型文件进行采样:
with open(myfile) as f1:
with open(output,'w') as f2:
for i,line in enumerate(f1):
if i%my_rate==0:
f2.write(line)
此代码遍历输入文件,并获取每个n (=my_rate)示例并将它们写入输出文件。
我怎样才能改进这种方法?我正在考虑使用一个哈希函数,它将根据键(在我的例子中是UserID)对20%的输入数据进行采样。
我正在使用星火,
我在Python3.10中有一个(潜在的)巨大的小块,我想随机抽样几个值。唉,random.sample(my_dict, k)说:
TypeError: Population must be a sequence. For dicts or sets, use sorted(d).
而random.sample(my_dict.keys(), k)给出
DeprecationWarning: Sampling from a set deprecated
since Python 3.9 and will be removed in a subsequent version.
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