大规模数据集采样策略对比分析

在大模型训练中，数据集的采样策略直接影响模型性能。本文将对比几种主流采样方法在大规模数据集上的表现。

1. 随机采样 vs 分层采样

随机采样简单直接，但可能导致类别分布不均。分层采样能保持各类别比例一致。

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

data = pd.read_csv('large_dataset.csv')

# 随机采样
random_sample = data.sample(frac=0.1, random_state=42)

# 分层采样
stratified_sample = train_test_split(data, stratify=data['label'], test_size=0.1, random_state=42)[0]

2. 贝叶斯优化采样

针对数据分布不均问题，可采用贝叶斯优化采样策略，通过优化算法自动调整采样权重。

from skopt import gp_minimize

def sample_objective(weights):
    sampled_data = data.sample(weights=weights)
    return evaluate_model(sampled_data)

# 贝叶斯优化寻找最优权重
result = gp_minimize(sample_objective, dimensions, n_calls=20)

3. 数据特征驱动采样

基于特征重要性进行采样，优先保留高价值样本。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest

# 特征重要性评估
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=100)
selected_features = selector.fit_transform(data.drop('target', axis=1), data['target'])

# 基于特征重要性采样
important_samples = data.iloc[selector.scores_.argsort()[::-1][:5000]]

不同采样策略在实际应用中需根据数据特点选择，建议先进行小规模实验验证效果。