Split Data

パラメーター

• partitionsこれは、この演算子の最も重要なパラメーターです。パーティションの数と各パーティションの相対比率を指定します。ユーザーは、すべてのパーティションの比率を指定するだけです。必要なパーティションの数は、このパラメーターで指定された比率の数によって自動的に計算されるため、ユーザーが明示的に指定することはありません。比率は0〜1の間である必要があります。すべての比率の合計は1である必要があります。このパラメーターをよりよく理解するには、添付のプロセス例をご覧ください。 範囲：列挙
• sampling_typeデータの分割演算子は、サブセットの構築にいくつかのタイプのサンプリングを使用できます。次のオプションが利用可能です。
  • 線形サンプリング：線形サンプリングは、例の順序を変更せずに、単にExampleSetをパーティションに分割します。つまり、例が連続するサブセットが作成されます。
  • シャッフルサンプリング：シャッフルサンプリングは、ExampleSetのランダムなサブセットを構築します。例は、サブセットを作成するためにランダムに選択されます。
  • 階層化サンプリング：階層化サンプリングはランダムなサブセットを構築し、サブセット内のクラス分布がExampleSet全体と同じであることを保証します。たとえば、二項分類の場合、層化サンプリングでは、各サブセットにクラスラベルの2つの値のほぼ同じ割合が含まれるように、ランダムなサブセットが構築されます。
  • 自動：ラベルが名義の場合は層別サンプリングを使用し、それ以外の場合はシャッフルサンプリングを使用します。

  範囲：選択

• use_local_random_seedサブセットの例をランダム化するためにローカルランダムシードを使用する必要があるかどうかを示します。同じ値のローカルランダムシードを使用すると、同じサブセットが生成されます。このパラメーターの値を変更すると、サンプルのランダム化方法が変更されるため、サブセットには異なるサンプルセットが含まれます。このパラメーターは、シャッフルサンプリングまたは成層サンプリングが選択されている場合にのみ使用できます。ランダムサンプリングを必要としないため、線形サンプリングには使用できません。例は順番に選択されます。 範囲：ブール
• local_random_seedこのパラメータは、 ローカルランダムシードを指定します。このパラメーターは、 ローカルシードの使用パラメーターがtrueに設定されている場合にのみ使用できます。 範囲：整数