`
hackbomb
  • 浏览: 216613 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

如何从结果集中获得随机结果

    博客分类:
  • SQL
阅读更多

法一:select * from (select * from fem_parties sample (Sample_Percent) ) where rownum < = n;

法二:select * from fem_parties where rownum<= n order by dbms_random.value

order by dbms_random.value的效率低

SAMPLE选项:
当按行采样来执行一个采样表扫描时,Oracle从表中读取特定百分比的记录,并判断是否满足WHERE子句以返回结果。

SAMPLE BLOCK选项:
使用此选项时,Oracle读取特定百分比的BLOCK,考查结果集是否满足WHERE条件以返回满足条件的纪录.

Sample_Percent:
Sample_Percent是一个数字,定义结果集中包含记录占总记录数量的百分比。
Sample值应该在[0.000001,99.999999]之间。

主要注意以下几点:

1.sample只对单表生效,不能用于表连接和远程表
2.sample会使SQL自动使用CBO

分享到:
评论

相关推荐

    随机森林,随机森林算法,matlab

    每个决策树是在随机抽取的子样本集(Bootstrap抽样)和随机选取的特征子集上训练得到的,这样的设计增加了模型的多样性,减少了模型之间的相关性。在分类任务中,随机森林会根据各决策树的多数投票决定最终类别;在...

    随机森林 C++ 算法实现

    每个决策树都是在从原始数据集中有放回抽样的子集(bootstrapped sample)上训练得到的。 4. **随机特征子空间**:在每个节点分裂时,不是考虑所有特征,而是从所有特征中随机选取一个固定大小的子集进行分裂。 5....

    sql中随机分组后的随机排序

    在SQL中实现随机分组后的随机排序是一种较为高级的数据处理技术,主要用于数据分析、报表生成等场景,能够帮助用户获得更加多样化的数据视图。本文将详细介绍如何通过SQL语句实现这一功能,并对其中涉及的关键概念和...

    随机森林回归matlab代码

    在构建每棵树时,会从原始样本集中随机抽取一个子集(有放回抽样,也称bootstrap抽样),并从特征集中随机选取一部分特征进行分割,这样就确保了每棵树的独立性,减少了过拟合的风险。在回归任务中,所有决策树的...

    RF_fitting_RF回归_随机森林拟合_随机森林_随机森林拟合_随机森林回归

    - 采样:从原始数据集中使用Bootstrap抽样创建多个子样本(训练集)。 - 建立决策树:对于每个子样本,构建一颗决策树,每次分裂时只考虑一部分随机选取的特征。 - 预测:每个决策树对输入数据进行预测,生成一个...

    蒙特卡洛产生伪随机数

    从给定的文件信息来看,主要讨论的是两个不同的领域:一是关于Mg-Li合金及其表面处理的问题,另一个是蒙特卡洛法在产生伪随机数中的应用。然而,根据题目要求,我们将集中讨论“蒙特卡洛产生伪随机数”的相关知识点...

    随机森林matlab代码

    2. **随机抽样**:在构建每棵树时,采用有放回的抽样(bootstrap sampling)方法从原始数据集中抽取子集。这样可以创建不同的训练集,确保每棵树都对不同的数据进行训练。 3. **特征选择**:在每个决策节点,不是...

    随机森林算法研究综述.pptx

    每个决策树对样本进行独立预测,然后将预测结果进行平均或投票,最终得到随机森林的输出结果。该算法的主要步骤包括: (1)样本的随机选取:从原始样本集中以有放回的方式随机抽取一定数量的样本作为训练集。 (2...

    随机森林最原始的论文

    为了减少个体树之间的相关性,随机森林采用了一种特殊的随机特征选择策略:在构建每个节点时,只从所有可能特征的子集中随机选择一部分特征来进行分裂,而不是考虑所有的特征。这种做法使得每棵树都能够基于不同的...

    随机搜索 超参数调节

    ### 随机搜索在深度学习中的超参数调节 #### 概述 在深度学习领域,模型性能的...未来的研究可以进一步探索如何结合随机搜索与其他高级搜索策略(如贝叶斯优化),以期在更广泛的场景下获得更好的超参数配置方案。

    随机森林(Random Forest)原理小结.pdf

    5. **随机森林回归**:对于回归问题,随机森林采取类似的方法,但不是多数投票,而是将所有树的预测结果取平均,得到最终的预测值。这种方式同样有助于减少过拟合,提高模型的泛化能力。 6. **模型评价**:随机森林...

    控制随机几率加权方式

    随机几率可以通过各种随机数生成器来实现,这些生成器能够按照一定的概率分布产生结果。 “加权”则意味着给不同的事件分配不同的重要程度或优先级。在控制随机几率的过程中,加权可以用来调整不同结果出现的概率。...

    随机森林.rar

    2. **Bootstrap抽样**:随机森林使用Bootstrap抽样生成训练数据集,即从原始数据集中有放回地抽取样本,创建与原数据大小相同的新数据集。这使得每棵树都基于不同的训练样本进行训练,增加了模型的泛化能力。 3. **...

    用R实现随机森林的分类与回归

    2. 构建多棵决策树:随机森林算法在训练数据上创建多个决策树,每一棵树都是通过自助采样(bootstrap sampling)来构建的,这意味着每棵树都是从训练集中有放回地随机选取样本来训练。 3. 集成投票:在分类问题中,...

    matlab30 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断.rar

    5. Bagging(Bootstrap Aggregating):随机森林采用bagging策略,即从原始数据集中有放回地抽样生成多个子集(bootstrap样本),每棵决策树都在一个不同的子集上训练。 6. 特征选择:在构建每棵树时,随机森林还...

    模型预测的利器——随机森林

    - **构建决策树**:随机森林通过自助采样法(bootstrap sampling)从原始训练集中随机抽取样本集来建立每棵树,这样可以确保每棵树都有不同的训练数据。 - **特征选择**:在构建每棵树的过程中,不是考虑所有可能的...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics