| メソッド | 機能 |
|---|---|
| LoadFromEnumerable() | ユーザー定義型の列挙可能な項目に対して、新しいIDataViewを作成できる |
| LoadFromTextFile() | TextLoaderを使用して、テキストファイルからIDataViewを読み込める |
ユーザー定義型の列挙可能な項目に対して、新しいIDataViewを作成できます。
public Microsoft.ML.IDataView LoadFromEnumerable<TRow> (
System.Collections.Generic.IEnumerable<TRow> data,
Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition schemaDefinition = default
) where TRow : class;
LoadFromEnumerable<TRow>(IEnumerable<TRow>, SchemaDefinition) - DataOperationsCatalog.LoadFromEnumerable メソッド (Microsoft.ML) | Microsoft Learn
TextLoaderを使用して、テキストファイルからIDataViewを読み込めます。
public static Microsoft.ML.IDataView LoadFromTextFile<TInput> (
this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog,
string path,
char separatorChar = '\t',
bool hasHeader = false,
bool allowQuoting = false,
bool trimWhitespace = false,
bool allowSparse = false
);
LoadFromTextFile<TInput>(DataOperationsCatalog, String, Char, Boolean, Boolean, Boolean, Boolean) - TextLoaderSaverCatalog.LoadFromTextFile メソッド (Microsoft.ML) | Microsoft Learn
public static Microsoft.ML.IDataView LoadFromTextFile (
this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog,
string path,
Microsoft.ML.Data.TextLoader.Options options = default
);
入力の行をシャッフルできます。
public Microsoft.ML.IDataView ShuffleRows (
Microsoft.ML.IDataView input,
int? seed = default,
int shufflePoolSize = 1000,
bool shuffleSource = true
);
DataOperationsCatalog.ShuffleRows メソッド (Microsoft.ML) | Microsoft Learn
乱数のシードであるseedを指定しないと、無作為な状態はMLContextから引き出されます。
データセット全体をメモリに読み込まなくても済むように、shufflePoolSizeの数の行だけが順に読み込まれ、無作為に選択されます。この行のプールを無効にするには、1を指定します。 Remarks - DataOperationsCatalog.ShuffleRows Method (Microsoft.ML) | Microsoft Learn
入力が規則的に並んでいるときは、このメソッドで並べ替えることで均衡を取ります。
IDataViewを、厳密に型指定された (strongly-typed) IEnumerable<T>に変換できます。
public System.Collections.Generic.IEnumerable<TRow> CreateEnumerable<TRow> (
Microsoft.ML.IDataView data,
bool reuseRowObject,
bool ignoreMissingColumns = false,
Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition schemaDefinition = default
) where TRow : class, new();
DataOperationsCatalog.CreateEnumerable<TRow> メソッド (Microsoft.ML) | Microsoft Learn