generare una serie di numeri interi unici casuali da un intervallo

Question

Sto cercando di costruire alcuni modelli di apprendimento automatico,

quindi ho bisogno di un insieme di dati di formazione e di un insieme di dati di validazione

così Supponiamo di avere N numero di esempi, Voglio selezionare esempi x casuali in un frame di dati.

Ad esempio, supponiamo di avere 100 esempi e ho bisogno di 10 numeri casuali, c'è un modo (per generare in modo efficiente) di generare 10 numeri INTEGER casuali per estrarre i dati di addestramento dai miei dati di esempio?

Ho provato a utilizzare il ciclo while, e lentamente cambio i numeri ripetuti, ma il tempo di esecuzione non è molto ideale, quindi sto cercando un modo più efficiente per farlo.

Qualcuno può aiutare per favore?

Answer 1

sample fa questo:

$ sample.int(100, 10) 
[1] 58 83 54 68 53 4 71 11 75 90 

genererà dieci numeri casuali della gamma 1-100. Probabilmente si desidera replace = TRUE, che i campioni con la sostituzione:

> sample.int(20, 10, replace = TRUE) 
[1] 10 2 11 13 9 9 3 13 3 17 

Più in generale, sample campioni n osservazioni da un vettore di valori arbitrari.

Answer 2

Se ho capito bene, stai provando a creare un campionamento di attesa. Questo di solito è fatto usando le probabilità. Quindi, se avete n.rows campioni e volete una frazione di training.fraction da utilizzare per la formazione, si può fare qualcosa di simile:

select.training <- runif(n=n.rows) < training.fraction 
data.training <- my.data[select.training, ] 
data.testing <- my.data[!select.training, ] 

Se si desidera specificare il numero esatto di casi di formazione, si può fare qualcosa di simile:

indices.training <- sample(x=seq(n.rows), size=training.size, replace=FALSE) #replace=FALSE makes sure the indices are unique 
data.training <- my.data[indices.training, ] 
data.testing <- my.data[-indices.training, ] #note that index negation means "take everything except for those"