いくつかの機械学習モデルを構築しようとしていますが、
トレーニングデータと検証データが必要です
N個の例があるとします。データフレームでランダムなx例を選択したいと思います。
たとえば、100 個の例があり、10 個の乱数が必要だとします。サンプル データからトレーニング データを抽出するために、10 個の乱数 INTEGER を (効率的に) 生成する方法はありますか?
while ループを使用して、繰り返し数をゆっくりと変更してみましたが、実行時間があまり理想的ではないため、より効率的な方法を探しています。
誰か助けてくれませんか？
sample（またはsample.int）はこれを行います：
sample.int(100, 10)
# [1] 58 83 54 68 53 4 71 11 75 90
1 ～ 100 の範囲から 10 個の乱数を生成します。あなたはおそらくreplace = TRUE、どのサンプルを置き換えて欲しいですか：
sample.int(20, 10, replace = TRUE)
# [1] 10 2 11 13 9 9 3 13 3 17
より一般的には、任意の値のベクトルから観測をsampleサンプリングします。n