Table KNIME Random Sampleステップ
Table: KNIME Random Sample ステップは、KNIMEが使用する乱数ジェネレーターでKNIMEノードのランダム抽出を実行します。そのため、シードを指定したノードは、KNIMEと同じ行または値をPlaidCloudでも抽出します。移行されたKNIMEワークフローでは、Row Sampler、Table Partitioner、Equal Size Sampling、Bootstrap Sampling、Shuffle、X-Partitioner、およびランダムデータ生成ノードにこのステップが使用されます。
抽出ではソーステーブルをワークフローに読み込むため、対象にできるテーブルは最大10,000,000行です。それより大きなテーブルではステップが失敗します。
ステップのフォームには、ソーステーブルと出力テーブルのための テーブル セクション、メソッド、シード、サンプルサイズのための 抽出 セクション、読み取る列と書き込む列のための 列 セクションがあります。
sourceとtarget_frame— 読み取るテーブルと書き込むテーブルです。position_column— 各行の0から始まる位置を保持する列です。デフォルトは_knime_posです。method— 抽出方法です。random、stratified、equal_exact、equal_approximateは、Row Sampler、Table Partitioner、Equal Size Samplingの抽出で選択された行の位置を保持します。class_columnとclass_dtypeは、層化抽出または等サイズ抽出のクラス列を指定します。- それ以外のメソッドはすべて、行の位置とともに抽出結果を書き込みます。
uniform、gaussian、gamma、beta、label、label_dependent、label_from_table、boolean、mersenne_twister、sobol、halton（ランダムデータ生成）、shuffle、bootstrap、match（Random Matcher）、item_insert（Random Item Inserter）、stress（Stresser）、sample_data（Sample Data Generator、ソーステーブルなし）、kfold（X-Partitionerのフォールド）、p_square（グループごとのP²パーセンタイル推定）、set_bits（ビットベクトル）、equal_count_edges（Binnerの等件数境界）、border_texts（Auto-Binnerの境界テキスト）があります。
seed— 乱数ストリームのシードです。空の場合は、シードなしのKNIMEと同様にクロックから抽出されるため、実行のたびに行が異なります。count、percentage、relative— 抽出する行数です。件数、またはrelativeを指定した場合はパーセンテージで指定します。count_columnは、ワークフローの実行時にのみ件数がわかる場合に、ソース列から件数を取得します。parameters— 抽出メソッドが読み取るノードの設定です。たとえば、gaussian抽出の分布や、kfold抽出のフォールド数などがあります。source_columnsとtarget_columns— 抽出メソッドで、読み取る列と書き込む列です。位置列が先頭に来ます。source_bとsource_columns_b— 2番目の入力です。たとえば、label_from_tableのカテゴリテーブルや、matchが抽出元とするテーブルです。target_frame_bとtarget_columns_bは、sample_dataのクラスター中心を受け取ります。