Table KNIME Random Sample 단계
테이블: KNIME 무작위 샘플 단계는 KNIME 노드의 무작위 추출을 KNIME이 사용하는 난수 생성기로 수행하므로, 시드가 있는 노드는 KNIME에서와 같은 행이나 값을 PlaidCloud에서도 추출합니다. 마이그레이션된 KNIME 워크플로는 Row Sampler, Table Partitioner, Equal Size Sampling, Bootstrap Sampling, Shuffle, X-Partitioner 및 무작위 데이터 생성 노드에 이 단계를 사용합니다.
추출은 소스 테이블을 워크플로로 읽어 들이므로 최대 10,000,000행의 테이블만 처리할 수 있으며, 그보다 큰 테이블은 단계가 실패합니다.
단계 양식에는 소스 및 출력 테이블을 위한 테이블 섹션, 메서드, 시드, 샘플 크기를 위한 추출 섹션, 읽고 쓸 열을 위한 열 섹션이 있습니다.
source및target_frame— 읽을 테이블과 기록할 테이블입니다.position_column— 각 행의 0부터 시작하는 위치가 들어 있는 열입니다. 기본값은_knime_pos입니다.method— 추출 방식입니다.random,stratified,equal_exact,equal_approximate는 Row Sampler, Table Partitioner 또는 Equal Size Sampling 추출이 선택한 행의 위치를 유지합니다.class_column과class_dtype은 층화 추출 또는 동일 크기 추출의 클래스 열을 지정합니다.- 그 밖의 모든 메서드는 행 위치와 함께 추출 결과를 기록합니다.
uniform,gaussian,gamma,beta,label,label_dependent,label_from_table,boolean,mersenne_twister,sobol,halton(무작위 데이터 생성),shuffle,bootstrap,match(Random Matcher),item_insert(Random Item Inserter),stress(Stresser),sample_data(Sample Data Generator, 소스 테이블 없음),kfold(X-Partitioner 폴드),p_square(그룹별 P² 백분위수 추정),set_bits(비트 벡터),equal_count_edges(Binner의 동일 개수 경계),border_texts(Auto-Binner의 경계 텍스트)가 있습니다.
seed— 난수 스트림의 시드입니다. 비워 두면 시드가 없을 때 KNIME이 하는 것처럼 시계에서 추출하므로 실행할 때마다 행이 달라집니다.count,percentage,relative— 추출할 행 수입니다. 개수로 지정하거나,relative를 사용하면 백분율로 지정합니다.count_column은 워크플로를 실행할 때에만 개수를 알 수 있는 경우를 위해 소스 열에서 개수를 가져옵니다.parameters—gaussian추출의 분포나kfold추출의 폴드 수처럼 추출 메서드가 읽는 노드 설정입니다.source_columns및target_columns— 추출 메서드가 읽는 열과 기록하는 열이며, 위치 열이 맨 앞에 옵니다.source_b및source_columns_b—label_from_table의 범주 테이블이나match가 추출 대상으로 삼는 테이블 같은 두 번째 입력입니다.target_frame_b와target_columns_b는sample_data의 클러스터 중심을 받습니다.