Sampling Strategies

K-Fold cross-validation

In K-fold cross-validation, the aim is to generate K training/validation set pair, where training and validation sets on fold i do no overlap. First, we divide the dataset X into K parts as X₁; X₂; ... ; X_K. Then for each fold i, we use X_i as the validation set and the remaining as the training set.

Possible values of K are 10 or 30. One extreme case of K-fold cross-validation is leave-one-out, where K = N and each validation set has only one instance. If we have more computation power, we can have multiple runs of K-fold cross-validation, such as 10 x 10 cross-validation or 5 x 2 cross-validation.

Bootstrapping

If we have very small datasets, we do not insist on the non-overlap of training and validation sets. In bootstrapping, we generate K multiple training sets, where each training set contains N examples (like the original dataset). To get N examples, we draw examples with replacement. For the validation set, we use the original dataset. The drawback of bootstrapping is that the bootstrap samples overlap more than the cross-validation sample, hence they are more dependent.

Video Lectures

For Developers

You can also see Cython, Java, C++, C, Swift, Js, Php, or C# repository.

Requirements

• Python 3.7 or higher
• Git

Python

To check if you have a compatible version of Python installed, use the following command:

python -V

You can find the latest version of Python here.

Git

Install the latest version of Git.

Pip Install

pip3 install NlpToolkit-Sampling

Download Code

In order to work on code, create a fork from GitHub page. Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:

git clone <your-fork-git-link>

A directory called Sampling will be created. Or you can use below link for exploring the code:

git clone https://github.com/starlangsoftware/Sampling-Py.git

Open project with Pycharm IDE

Steps for opening the cloned project:

• Start IDE
• Select File | Open from main menu
• Choose Sampling-PY file
• Select open as project option
• Couple of seconds, dependencies will be downloaded.

Detailed Description

• CrossValidation
• Bootstrap
• KFoldCrossValidation
• StratifiedKFoldCrossValidation

CrossValidation

k. eğitim kümesini elde etmek için

getTrainFold(self, k: int) -> list

k. test kümesini elde etmek için

getTestFold(self, k: int) -> list

Bootstrap

Bootstrap için BootStrap sınıfı

Bootstrap(self, instanceList: list, seed: int)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList'te olsun. Bu veriler üstünden bir bootstrap örneklemi tanımlamak için (5 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 5 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

bootstrap = Bootstrap(a, 5)

ardından üretilen sample'ı çekmek için ise

sample = bootstrap.getSample()

yazılır.

KFoldCrossValidation

K kat çapraz geçerleme için KFoldCrossValidation sınıfı

KFoldCrossValidation(self, instanceList: list, K: int, seed: int)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList'te olsun. Bu veriler üstünden 10 kat çapraz geçerleme yapmak için (2 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 2 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

kfold = KFoldCrossValidation(a, 10, 2)

ardından yukarıda belirtilen getTrainFold ve getTestFold metodları ile sırasıyla i. eğitim ve test kümeleri elde edilebilir.

StratifiedKFoldCrossValidation

Stratified K kat çapraz geçerleme için StratifiedKFoldCrossValidation sınıfı

StratifiedKFoldCrossValidation(self, instanceLists: list, K: int, seed: int)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList of listte olsun. Stratified bir çapraz geçerlemede sınıflara ait veriler o sınıfın oranında temsil edildikleri için her bir sınıfa ait verilerin ayrı ayrı ArrayList'te olmaları gerekmektedir. Bu veriler üstünden 30 kat çapraz geçerleme yapmak için (4 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 4 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

stratified = StratifiedKFoldCrossValidation(a, 30, 4)

ardından yukarıda belirtilen getTrainFold ve getTestFold metodları ile sırasıyla i. eğitim ve test kümeleri elde edilebilir.