Sampling Strategies

K-Fold cross-validation

In K-fold cross-validation, the aim is to generate K training/validation set pair, where training and validation sets on fold i do no overlap. First, we divide the dataset X into K parts as X₁; X₂; ... ; X_K. Then for each fold i, we use X_i as the validation set and the remaining as the training set.

Possible values of K are 10 or 30. One extreme case of K-fold cross-validation is leave-one-out, where K = N and each validation set has only one instance. If we have more computation power, we can have multiple runs of K-fold cross-validation, such as 10 x 10 cross-validation or 5 x 2 cross-validation.

Bootstrapping

If we have very small datasets, we do not insist on the non-overlap of training and validation sets. In bootstrapping, we generate K multiple training sets, where each training set contains N examples (like the original dataset). To get N examples, we draw examples with replacement. For the validation set, we use the original dataset. The drawback of bootstrapping is that the bootstrap samples overlap more than the cross-validation sample, hence they are more dependent.

Video Lectures

Class Diagram

For Developers

You can also see Python, Cython, C++, C, Swift, Js, Php or C# repository.

Requirements

• Java Development Kit 8 or higher, Open JDK or Oracle JDK
• Maven
• Git

Java

To check if you have a compatible version of Java installed, use the following command:

java -version

If you don't have a compatible version, you can download either Oracle JDK or OpenJDK

Maven

To check if you have Maven installed, use the following command:

mvn --version

To install Maven, you can follow the instructions here.

Git

Install the latest version of Git.

Download Code

In order to work on code, create a fork from GitHub page. Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:

git clone <your-fork-git-link>

A directory called Sampling will be created. Or you can use below link for exploring the code:

git clone https://github.com/olcaytaner/Sampling.git

Open project with IntelliJ IDEA

Steps for opening the cloned project:

• Start IDE
• Select File | Open from main menu
• Choose Sampling/pom.xml file
• Select open as project option
• Couple of seconds, dependencies with Maven will be downloaded.

Compile

From IDE

After being done with the downloading and Maven indexing, select Build Project option from Build menu. After compilation process, user can run Sampling.

From Console

Go to Sampling directory and compile with

 mvn compile 

Generating jar files

From IDE

Use package of 'Lifecycle' from maven window on the right and from Sampling root module.

From Console

Use below line to generate jar file:

 mvn install

Maven Usage

    <dependency>
        <groupId>io.github.starlangsoftware</groupId>
        <artifactId>Sampling</artifactId>
        <version>1.0.1</version>
    </dependency>

Detailed Description

• CrossValidation
• Bootstrap
• KFoldCrossValidation
• StratifiedKFoldCrossValidation

CrossValidation

k. eğitim kümesini elde etmek için

ArrayList<T> getTrainFold(int k)

k. test kümesini elde etmek için

ArrayList<T> getTestFold(int k)

Bootstrap

Bootstrap için BootStrap sınıfı

Bootstrap(ArrayList<T> instanceList, int seed)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList'te olsun. Bu veriler üstünden bir bootstrap örneklemi tanımlamak için (5 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 5 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

bootstrap = Bootstrap(a, 5);

ardından üretilen sample'ı çekmek için ise

sample = bootstrap.getSample();

yazılır.

KFoldCrossValidation

K kat çapraz geçerleme için KFoldCrossValidation sınıfı

KFoldCrossValidation(List<T> instanceList, int K, int seed)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList'te olsun. Bu veriler üstünden 10 kat çapraz geçerleme yapmak için (2 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 2 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

kfold = KFoldCrossValidation(a, 10, 2);

ardından yukarıda belirtilen getTrainFold ve getTestFold metodları ile sırasıyla i. eğitim ve test kümeleri elde edilebilir.

StratifiedKFoldCrossValidation

Stratified K kat çapraz geçerleme için StratifiedKFoldCrossValidation sınıfı

StratifiedKFoldCrossValidation(ArrayList<T>[] instanceLists, int K, int seed)

Örneğin elimizdeki veriler a adlı ArrayList of listte olsun. Stratified bir çapraz geçerlemede sınıflara ait veriler o sınıfın oranında temsil edildikleri için her bir sınıfa ait verilerin ayrı ayrı ArrayList'te olmaları gerekmektedir. Bu veriler üstünden 30 kat çapraz geçerleme yapmak için (4 burada rasgelelik getiren seed'i göstermektedir. 4 değiştirilerek farklı samplelar elde edilebilir)

stratified = StratifiedKFoldCrossValidation(a, 30, 4);

ardından yukarıda belirtilen getTrainFold ve getTestFold metodları ile sırasıyla i. eğitim ve test kümeleri elde edilebilir.