Gerar uma amostra aleatória simples no R

Para gerar uma amostra aleatória simples no R a partir de um conjunto de dados que você possui, o modo mais fácil é com a função sample() já apresentada aqui no post Como gerar números aleatórios no R?. A única diferença é que será necessário colocar como primeiro argumento o vetor em questão:

y = rnorm(1:100) # vetor com numeros aleatorios
amostra = sample(y, 10, replace = FALSE) # amostra sem reposicao com n=10

Se o seu conjunto de dados for um data frame, uma tabela, muda um pouco, mas continua simples. O exemplo abaixo foi feito com a tabela cars que vem no próprio R:

cars[sample(nrow(cars), 10), ] # amostra com n=10

Se você está construindo um modelo e quer dividir em base treino e teste, o pacote Caret do R facilita bastante. O código abaixo separa em base treino e teste (na proporção 80%-20%) os dados da tabela iris – que também vem no R, assim como cars. Tive que chamar todas as bibliotecas manualmente porque aqui estava dando erro com a função createDataPartition() (por motivos que eu desconheço):

install.packages("caret", dependencies = c("Depends", "Suggests"))
#library(munsell)
library(ggplot2)
#library(ModelMetrics)
#library(recipes)
#library(assertthat)
#library(bindrcpp)
#library(glue)
#library(pkgconfig)
#library(DEoptimR)
library(caret)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8,
list = FALSE,
times = 1)
irisTrain <- iris[ trainIndex,] #treino
irisTest <- iris[-trainIndex,] #teste

Leia também: Árvore de Decisão no R

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