高效样本选择：基于随机子集的预测方法

"高效样本选择：基于随机子集的预测方法"\n\n由于预测所有词汇的成本非常高，因此我们只选择随机子集进行预测。\n\ntarget_samples = [review[target_i]] + list(concatenated[(np.random.rand(negative) * len(concatenated)).astype(int').tolist()])\n\n这段代码的意思是，从给定的列表中随机选择一部分样本作为目标样本。首先，代码将列表中的第target_i个元素（即review[target_i]）作为目标样本的第一个元素。然后，代码通过生成一组随机数来选择剩余的样本。生成的随机数是在0和concatenated列表的长度之间产生的，然后将其转换为整数。最后，将生成的随机数作为索引，从concatenated列表中选择相应的样本，并将其添加到目标样本列表中。