按组分别采样率是指在数据集中按照不同的组别进行采样，并且每个组别的样本数量可以不同。下面是一个示例的解决方法，使用Python编程语言：

import numpy as np

# 假设有一个包含特征和标签的数据集
X = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6],
              [7, 8]])

y = np.array([0, 1, 0, 1])

# 按组分别采样率的字典，key为组别，value为采样率
sample_rates = {0: 0.5, 1: 0.8}

# 定义用于分别采样的函数
def separate_sampling(X, y, sample_rates):
    selected_X = []
    selected_y = []

    # 遍历每个组别和对应的采样率
    for group, rate in sample_rates.items():
        # 获取当前组别的索引
        group_indices = np.where(y == group)[0]
        # 计算当前组别需要采样的样本数量
        num_samples = int(np.ceil(rate * len(group_indices)))
        # 从当前组别的索引中随机选择样本
        selected_indices = np.random.choice(group_indices, size=num_samples, replace=False)
        # 将选中的样本添加到结果中
        selected_X.extend(X[selected_indices])
        selected_y.extend(y[selected_indices])

    # 将结果转换为NumPy数组
    selected_X = np.array(selected_X)
    selected_y = np.array(selected_y)

    return selected_X, selected_y

# 使用分别采样的函数
selected_X, selected_y = separate_sampling(X, y, sample_rates)

# 打印结果
print(selected_X)
print(selected_y)

在这个示例中，我们首先定义了一个包含特征和标签的数据集。然后，我们使用一个字典sample_rates来指定每个组别的采样率。接下来，我们定义了一个名为separate_sampling的函数，它接受数据集、采样率字典作为输入，并返回按组分别采样后的数据集。

在separate_sampling函数中，我们遍历了每个组别和对应的采样率。对于每个组别，我们首先获取该组别的索引，然后计算需要采样的样本数量。最后，我们使用np.random.choice函数从该组别的索引中随机选择样本，并将选中的样本添加到结果中。

最后，我们调用separate_sampling函数，并将结果打印出来。输出结果即为按组分别采样后的数据集。请注意，每次运行代码得到的结果可能会有所不同，因为样本的选择是随机的。