Table KNIME Random Sample 步骤
表：KNIME Random Sample 步骤使用 KNIME 所用的随机数生成器执行 KNIME 节点的随机抽取，因此带种子的节点在 PlaidCloud 中抽取的行或值与在 KNIME 中相同。已迁移的 KNIME 工作流将此步骤用于 Row Sampler、Table Partitioner、Equal Size Sampling、Bootstrap Sampling、Shuffle、X-Partitioner 以及随机数据生成节点。
抽取会将源表读入工作流，因此表最多只能有 10,000,000 行；更大的表会导致步骤失败。
步骤表单包含用于源表和输出表的 表 部分、用于 方法、种子 和样本大小的 抽取 部分，以及用于读取和写入列的 列 部分。
source和target_frame：要读取的表和要写入的表。position_column：保存每行从 0 开始的位置的列。默认为_knime_pos。method：抽取方式：random、stratified、equal_exact和equal_approximate保留 Row Sampler、Table Partitioner 或 Equal Size Sampling 抽取所选行的位置。class_column和class_dtype指明分层抽取或等量抽取的类别列。- 所有其他方法会将其抽取结果与行位置并排写入：
uniform、gaussian、gamma、beta、label、label_dependent、label_from_table、boolean、mersenne_twister、sobol和halton（随机数据生成）、shuffle、bootstrap、match（Random Matcher）、item_insert（Random Item Inserter）、stress（Stresser）、sample_data（Sample Data Generator，无源表）、kfold（X-Partitioner 折）、p_square（按分组的 P² 百分位数估计）、set_bits（位向量）、equal_count_edges（Binner 的等计数边界）和border_texts（Auto-Binner 的边界文本）。
seed：随机数流的种子。为空时从时钟抽取，与 KNIME 在没有种子时的行为一致，因此每次运行的行都会不同。count、percentage和relative：要抽取的行数：一个计数，或在使用relative时为一个百分比。count_column改为从源列获取计数，适用于只有在工作流运行时才能得知的计数。parameters：抽取方法读取的节点设置，例如gaussian抽取的分布或kfold抽取的折数。source_columns和target_columns：对于抽取方法，指读取的列和写入的列，位置列在前。source_b和source_columns_b：第二个输入，例如label_from_table的类别表或match所抽取的表。target_frame_b和target_columns_b接收sample_data的聚类中心。