放回采样最终不一样样本数量

做者：无影随想 
时间：2016年1月。 
出处：https://zhaokv.com/math/2016/01/sample-with-replacement-unique-number.html
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机器学习不少场景中会用到放回采样，好比bagging方法。采样后的数据集会有一些数据重复，一些数据缺失，从$N$个样本中采样$K$个样本，不一样样本数量的指望为$U(K)=N(1-\left(\frac{N-1}{N}\right)^K)$。怎么来的呢？这里给出简单的证实。

首先，显然有$U(1)=1$；其次，设从$N$个样本中采样$k-1$个样本，不一样样本数量的指望为$U(k-1)$，则第$k$个样本是不曾抽到的样本的几率为$1-\frac{U(k-1)}{N}$，因此$U(k)=1+\frac{N-1}{N}U(k-1)$$=1+\frac{N-1}{N}+\left(\frac{N-1}{N}\right)^2+\cdots+\left(\frac{N-1}{N}\right)^{k-1}$，根据等比数列求和公式得$U(K)=N(1-\left(\frac{N-1}{N}\right)^K)$。

对于一种特殊状况，当$K=N$且$N$足够大时，则有最终不一样样本数量是原始样本数量的指望为$(1-\frac{1}{e})$，大约是$\frac{2}{3}$。

能够经过一段Python程序来验证结论的正确性：

1 import random, math
2  
3 S = set()
4 N = 10000000
5 [S.add(random.randint(1,N)) for i in range(N)]
6 print(len(S), int(N*(1-1/math.e)))

我获得的输出结果为

1 (6321214, 6321205)

固然，你的运行结果可能和上面有所差异。