DataOperationsCatalog.ShuffleRows Metoda

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Przetasuj wiersze elementu 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

Parametry

input

IDataView

Dane wejściowe.

seed

Nullable<Int32>

Losowe nasion. Jeśli nie zostanie określona, losowy stan będzie zamiast tego pochodzić z elementu MLContext.

shufflePoolSize

Int32

Liczba wierszy do przechowywania w puli. Ustawienie tego ustawienia na wartość 1 spowoduje wyłączenie mieszania puli i ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) będzie wykonywać tylko przetasowanie, odczytując input w losowej kolejności.

shuffleSource

Boolean

Jeśli false, przekształcenie nie podejmie próby odczytania input w kolejności losowej i użyje tylko buforowania do przetasowania. Ten parametr nie ma wpływu, jeśli CanShuffle właściwość ma inputfalsewartość .

Zwraca

IDataView

Przykłady

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
                };

            }
        }
    }
}

Uwagi

ShuffleRows(IDataView, Nullable<Int32>, Int32, Boolean) spowoduje przetasowanie wierszy wszystkich danych wejściowych IDataView przy użyciu podejścia do przesyłania strumieniowego. Aby nie załadować całego zestawu danych w pamięci, shufflePoolSize pula wierszy będzie używana do losowego wybierania wierszy do danych wyjściowych. Pula jest konstruowana z pierwszych shufflePoolSize wierszy w elemecie input. Następnie wiersze zostaną losowo zwrócone z puli i zastąpione następnym wierszem do input momentu, aż wszystkie wiersze zostaną zwrócone, co spowoduje utworzenie nowego IDataView rozmiaru, co input wiersze w kolejności losowej. CanShuffle Jeśli właściwość ma input wartość true, zostanie również odczytany do puli w kolejności losowej, oferując dwa źródła losowości.