DataOperationsCatalog.ShuffleRows メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

ソース:

DataOperationsCatalog.cs

inputの行をシャッフルします。

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

パラメーター

input

IDataView

入力データ。

seed

Nullable<Int32>

ランダム シード。 指定しない場合、ランダムな状態は代わりに MLContextから派生します。

shufflePoolSize

Int32

プールに保持する行の数。 これを 1 に設定すると、プールのシャッフルがオフになり、 ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) はランダムな順序で input を読み取ることによってのみシャッフルを実行します。

shuffleSource

Boolean

false場合、変換はランダムな順序でinputを読み取ろうとせず、プールのみを使用してシャッフルします。 このパラメーターは、inputの CanShuffle プロパティがfalseされている場合は影響しません。

返品

IDataView

例

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
                };

            }
        }
    }
}

注釈

ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) は、ストリーミング アプローチを使用して、入力 IDataView の行をシャッフルします。 データセット全体をメモリに読み込まないために、 shufflePoolSize 行のプールを使用して、出力する行をランダムに選択します。 プールは、inputの最初のshufflePoolSize行から構築されます。 その後、行はプールからランダムに生成され、すべての行が生成されるまでinputの次の行に置き換えられ、結果として、inputと同じサイズの新しいIDataViewがランダム化された順序で行されます。 inputのCanShuffleプロパティが true の場合は、ランダムな順序でプールにも読み込まれるので、2 つのランダムなソースが提供されます。