Python中的分层采样，不使用任何机器学习

Question

我有一个包含：（“wordsList”和“classList”文件）的数据集。wordsList 文件包含 72 封预处理的电子邮件。每行都是从每封电子邮件中提取的单词列表。classList 文件包含指示电子邮件是普通电子邮件还是广告的类标签（0 表示普通电子邮件，1 表示广告）。我的任务是开发一个朴素贝叶斯分类器作为Python中的电子邮件过滤器。也就是说，分类器预测电子邮件是普通电子邮件还是广告。为了开发这个，我需要使用分层采样从72行中选择66行进行训练，其余6行用于测试。然后返回这 6 条记录的分类概率。但对我来说坏消息是，我不能使用任何机器学习库，只能使用NumPy和SciPy。有没有办法实现这一点？如果是这样，是否有任何从头开始实现此方法的示例代码？提前感谢您！

Answer 1

最简单的解决方案是使用 pandas 的方法，然后应用采样，在你的情况下从 72 行中得到 66 行：groupbyfrac=0.91

cL2=cL.groupby(['classList']).apply(lambda x: x.sample(frac=0.91))

这将创建一个 MultiIndex 数据帧，该数据帧通过重置索引、删除与该方法关联的列'classList'，并选择性地删除一个额外的数据帧（此处参照分组变量的数量命名）：将其转换为普通数据帧：groupbylevel_1

cL3=cL2.drop(columns=['classList']).reset_index().drop(columns=['level_1'])