一、简介
Subsample是一款用于多维数据采样的Python库。它支持在保留原始数据分布情况的前提下，将数据集降采样到合适的规模，用于各种机器学习和深度学习模型的训练，同时也可以用于数据可视化和数据预处理。
二、随机采样
Subsample中的随机采样函数是最简单也是最常用的采样方式。函数实现如下：
import subsample sampled_data = subsample.random_subsample(X, y, sample_size)
其中，X是原始数据集，y是分类标签，sample_size是采样后的样本数。该函数按照原始数据分布情况，随机选择对应数量的样本。
在使用中，我们可以使用交叉验证方法来评估采样效果：
from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LogisticRegression() scores = cross_val_score(clf, sampled_data, y, cv=5)
此处我们使用LogisticRegression作为分类器，使用5倍交叉验证评估采样效果。实际使用中也可以使用其他的分类方法和交叉验证参数。
三、分层采样
Subsample还提供了分层采样的方法，可以保证每个分类的样本数目相等。使用方法如下：
sampled_data = subsample.stratified_subsample(X, y, sample_size)
同样是输入原始数据集和分类标签，以及需要采样后的样本数目，函数将保证采样得到的数据集中，每个分类的样本数目相等，从而避免了类别不平衡带来的问题。
四、聚类采样
Subsample还提供聚类采样的方式，以保证采样后得到的数据集中，每个簇的样本数目相等。使用方法如下：
sampled_data = subsample.cluster_subsample(X, y, sample_size, n_clusters)
其中，n_clusters为分类的簇数。函数将在每个簇内部随机选择样本，并在保持每个簇样本数目相等的情况下将其汇总，形成最终的采样数据集。
五、自适应降采样
Subsample的自适应降采样方法使用了k-means算法，以保证采样后得到的数据集中，每个簇内部的样本距离尽可能大。函数的实现如下：
sampled_data = subsample.adaptive_subsample(X, y, sample_size)
输入参数与其他采样方法相同。该函数使用k-means算法将数据集划分成若干个簇，并在每个簇内部选择与簇中心距离较大的样本，从而尽可能保持不同类别的边界和距离。该方法比较适用于高维数据集降采样的情况。
