现有大数据的不等概率抽样方法大多基于数据分布，泛化能力较差。为此，利用多层感知机、XGBoost和Kriging模型估计总体单元间的相对距离，提出针对海量数据的不等概率抽样算法。此类算法既不需要考虑总体的分布，又能够保证样本的代表性。实证分析结果表明，基于此算法抽取样本构建的模型与简单随机抽样方法相比，模型参数估计的均方误差更低，效果更稳定。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
