DataOperationsCatalog.ShuffleRows Método

Definición

Ordena las filas de input.

public Microsoft.ML.IDataView ShuffleRows (Microsoft.ML.IDataView input, int? seed = default, int shufflePoolSize = 1000, bool shuffleSource = true);
member this.ShuffleRows : Microsoft.ML.IDataView * Nullable<int> * int * bool -> Microsoft.ML.IDataView
Public Function ShuffleRows (input As IDataView, Optional seed As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional shufflePoolSize As Integer = 1000, Optional shuffleSource As Boolean = true) As IDataView

Parámetros

input
IDataView

Los datos de entrada.

seed
Nullable<Int32>

Inicialización aleatoria. Si no se especifica, el estado aleatorio se derivará en su lugar de MLContext.

shufflePoolSize
Int32

Número de filas que se van a contener en el grupo. Si se establece en 1, se desactivará el orden aleatorio del grupo y ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) solo se realizará un orden aleatorio leyendo input en un orden aleatorio.

shuffleSource
Boolean

Si falsees , la transformación no intentará leer input en un orden aleatorio y solo usará la agrupación para ordenar aleatoriamente. Este parámetro no tiene ningún efecto si la CanShuffle propiedad de input es false.

Devoluciones

IDataView

Ejemplos

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class ShuffleRows
    {
        // Sample class showing how to shuffle rows in 
        // IDataView.
        public static void Example()
        {
            // Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as a catalog of available operations
            // and as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Get a small dataset as an IEnumerable.
            var enumerableOfData = GetSampleTemperatureData(5);
            var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(enumerableOfData);

            // Before we apply a filter, examine all the records in the dataset.
            Console.WriteLine($"Date\tTemperature");
            foreach (var row in enumerableOfData)
            {
                Console.WriteLine($"{row.Date.ToString("d")}" +
                    $"\t{row.Temperature}");
            }
            Console.WriteLine();
            // Expected output:
            //  Date    Temperature
            //  1/2/2012        36
            //  1/3/2012        36
            //  1/4/2012        34
            //  1/5/2012        35
            //  1/6/2012        35

            // Shuffle the dataset.
            var shuffledData = mlContext.Data.ShuffleRows(data, seed: 123);

            // Look at the shuffled data and observe that the rows are in a
            // randomized order.
            var enumerable = mlContext.Data
                .CreateEnumerable<SampleTemperatureData>(shuffledData,
                reuseRowObject: true);

            Console.WriteLine($"Date\tTemperature");
            foreach (var row in enumerable)
            {
                Console.WriteLine($"{row.Date.ToString("d")}" +
                $"\t{row.Temperature}");
            }
            // Expected output:
            //  Date    Temperature
            //  1/4/2012        34
            //  1/2/2012        36
            //  1/5/2012        35
            //  1/3/2012        36
            //  1/6/2012        35
        }

        private class SampleTemperatureData
        {
            public DateTime Date { get; set; }
            public float Temperature { get; set; }
        }

        /// <summary>
        /// Get a fake temperature dataset.
        /// </summary>
        /// <param name="exampleCount">The number of examples to return.</param>
        /// <returns>An enumerable of <see cref="SampleTemperatureData"/>.</returns>
        private static IEnumerable<SampleTemperatureData> GetSampleTemperatureData(
            int exampleCount)

        {
            var rng = new Random(1234321);
            var date = new DateTime(2012, 1, 1);
            float temperature = 39.0f;

            for (int i = 0; i < exampleCount; i++)
            {
                date = date.AddDays(1);
                temperature += rng.Next(-5, 5);
                yield return new SampleTemperatureData
                {
                    Date = date,
                    Temperature =
                    temperature
                };

            }
        }
    }
}

Comentarios

ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) ordenará aleatoriamente las filas de cualquier entrada IDataView mediante un enfoque de streaming. Para no cargar todo el conjunto de datos en memoria, se usará un grupo de shufflePoolSize filas para seleccionar aleatoriamente las filas que se van a generar. El grupo se construye a partir de las primeras shufflePoolSize filas de input. Después, las filas se generarán aleatoriamente del grupo y se reemplazarán por la siguiente fila de input hasta que se hayan producido todas las filas, lo que dará como resultado un nuevo IDataView tamaño igual input que pero con las filas en un orden aleatorio. Si la CanShuffle propiedad de input es true, también se leerá en el grupo en un orden aleatorio, ofreciendo dos orígenes de aleatoriedad.

Se aplica a