随机性在抽样过程中起着至关重要的作用，它确保所选的数据或元素子集能够公平地代表更大的总体。抽样时，目标通常是在不检查每个个体实例的情况下，得出关于整个总体的结论。随机性为选择过程引入了不可预测性，这有助于最大限度地减少偏差，并确保每个元素都有已知且非零的包含机会。例如，在统计分析中，一个真正的随机样本可以降低过度代表特定子组或模式的风险，否则会歪曲结果。这对于生成可靠的见解至关重要，无论您是检验一个假设、训练一个机器学习模型，还是进行用户研究。
在实践中，随机性使算法具有可重复性和公平性。开发者通常依赖于伪随机数生成器（PRNG）来模拟代码中的随机性，并使用种子来控制这个过程。例如，当将数据集分成训练集和测试集时，随机打乱可以确保模型不会因为数据点的顺序而产生偏差。如果没有随机性，一个在排序数据集（例如，按时间或类别排序）的前 80% 上训练的模型，在未见过的数据上的表现可能很差。类似地，在 A/B 测试中，随机地将用户分配到对照组和实验组，有助于隔离正在测试的变量的影响。诸如随机梯度下降（SGD）之类的算法也使用随机性来摆脱优化问题中的局部最小值，从而提高机器学习模型的鲁棒性。
然而，必须谨慎地实施随机性以避免陷阱。伪随机方法是确定性的，这意味着它们依赖于初始种子值。如果种子被重用或者选择不当，可能会导致意想不到的关联或可重复性问题。例如，在蒙特卡洛模拟中，抽样中不足的随机性可能会产生对复杂系统的不准确的近似。开发者还应该验证他们的抽样方法是否符合问题的要求——例如，分层抽样引入了受控的随机性，以确保关键子组的代表性。诸如 Python 的 random 模块或 NumPy 的随机化函数之类的工具提供了可配置的 API，但是理解它们的局限性（例如，PRNG 中的周期性）至关重要。最终，随机性是一种工具，当经过深思熟虑地应用时，可以在抽样中平衡效率和准确性。