Exercise

가중치 기반 표본추출

층화 표본추출은 하위 그룹 수준에서 데이터셋의 행이 선택될 확률에 대한 규칙을 제공합니다. 이를 일반화한 방법이 바로 가중치 기반 표본추출(weighted sampling)로, 개별 행 수준에서 선택 확률에 대한 규칙을 지정할 수 있습니다. 특정 행이 선택될 확률은 그 행의 가중치 값에 비례합니다.

attrition_pop이 준비되어 있으며, pandas, matplotlib.pyplot, numpy는 익숙한 별칭으로 로드되어 있습니다.

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attrition_pop의 YearsAtCompany를 막대 구간 너비가 1이고 범위가 0부터 40인 히스토그램으로 그리세요.

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