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生成數(shù)據(jù)集的隨機(jī)子集

[編程題]生成數(shù)據(jù)集的隨機(jī)子集
實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)來生成數(shù)據(jù)集的隨機(jī)子集。這在機(jī)器學(xué)習(xí)中常用于數(shù)據(jù)采樣、交叉驗(yàn)證和集成學(xué)習(xí)等場(chǎng)景。函數(shù)需要支持有放回和無放回兩種采樣方式。

輸入描述:
函數(shù)`get_random_subsets`接收四個(gè)參數(shù)：
1. X：特征矩陣，二維numpy數(shù)組，形狀為(n_samples, n_features)
2. y：標(biāo)簽向量，一維numpy數(shù)組，形狀為(n_samples,)
3. n_subsets：需要生成的子集數(shù)量，整數(shù)
4. replacements：是否允許重復(fù)采樣，布爾值，默認(rèn)為True



輸出描述:
返回一個(gè)列表，包含n_subsets個(gè)元組：
- 每個(gè)元組包含(X_subset, y_subset)
- X_subset是特征子集
- y_subset是對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽子集
- 所有數(shù)組都轉(zhuǎn)換為Python列表
示例1

輸入

[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
[0, 1, 0]
2

輸出

[([[5, 6], [1, 2], [5, 6]], [0, 0, 0]), ([[5, 6], [1, 2], [1, 2]], [0, 0, 0])]

備注:
1.對(duì)應(yīng)的輸入、輸出已給出，您只用實(shí)現(xiàn)核心功能函數(shù)即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn庫。
算法知識(shí)視頻講解
有放回也沒說取多少個(gè)
發(fā)表于 2025-05-07 16:57:31 回復(fù)(0)