随机抽样和确定性抽样的主要区别在于它们对随机性的使用。 确定性抽样遵循固定的规则或算法，确保对于给定的输入每次都产生相同的输出。 例如，从数据集中选择每第 10 个项目保证每次运行都得到相同的结果。 相比之下，随机抽样包含随机性，这意味着即使使用相同的输入，结果也可能不同。 一个简单的例子是掷骰子来随机选择数据点，每次执行可能会产生不同的子集。 这种随机性使随机方法的可预测性降低，但对于探索不同的场景更加灵活。
这些方法之间的选择取决于应用。 确定性抽样非常适合需要可重复性的任务，例如单元测试或需要一致输出的场景。 例如，分层抽样（一种确定性技术）将数据分为多个子组（例如，年龄范围），并从每个子组中选择固定数量，从而确保平衡的表示。 诸如蒙特卡洛模拟之类的随机方法依赖于随机性来模拟复杂的系统（例如，金融风险），通过生成许多可能的结果。 在机器学习中，随机梯度下降使用随机小批量来逃避训练期间的局部最小值，而 dropout 层随机停用神经元以防止过度拟合。 这些例子突出了随机性如何帮助泛化和探索。
从开发人员的角度来看，由于确定性方法的可预测性，它们更容易调试和验证。 但是，它们可能会错过需要概率探索的模式。 随机方法虽然在模拟不确定性方面功能强大，但会引入使调试复杂化的可变性，并且可能需要平均多次运行（例如，在 A/B 测试中）或设置随机种子以实现可重复性。 计算成本也不同：确定性抽样通常具有较低的开销，而随机方法可能需要更多资源来管理随机性（例如，生成高质量的随机数）。 在它们之间进行选择涉及平衡一致性、探索需求和计算约束 - 这是设计稳健抽样逻辑的关键考虑因素。