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Amostrar

amostra com semente, e por que a amostra reproduzível é a única que serve.

Trabalhar com uma amostra é o que torna possível explorar um arquivo de dez milhões de linhas — e só serve se a mesma análise, rodada amanhã, escolher as mesmas linhas. Por isso a amostra aceita uma semente.

dataforge
adopt Arcane.Quadro as Q

clientes := Q.de_colunas({"id": range(1, 1001)})
a := clientes.amostra(5, 42)
b := clientes.amostra(5, 42)
assert a.coluna("id") is b.coluna("id")           // mesma semente, mesmas linhas
assert a.altura() is 5
out a.coluna("id")
QueroFaça
explorar rápidoamostra(1000, semente)
um relatório que outra pessoa refaza mesma semente, escrita no relatório
treinar e testar um modeloCortex.dividir(dados, 0.2, semente, alvo) — estratificado pela classe
as primeiras linhas para olhar a formatopo(5) — e não confundir com amostra