처리하는 동안 중간 데이터 검사

ML.NET에서 로딩, 처리 및 모델 학습 단계 중에 중간 데이터를 검사하는 방법을 알아봅니다. 중간 데이터는 기계 학습 파이프라인에 있는 각 스테이지의 출력입니다.

아래에 표시된 것과 같이 IDataView에 로드되는 중간 데이터는 ML.NET에서 여러 가지 방법으로 검사할 수 있습니다.

HousingData[] housingData = new HousingData[]
{
    new HousingData
    {
        Size = 600f,
        HistoricalPrices = new float[] { 100000f ,125000f ,122000f },
        CurrentPrice = 170000f
    },
    new HousingData
    {
        Size = 1000f,
        HistoricalPrices = new float[] { 200000f, 250000f, 230000f },
        CurrentPrice = 225000f
    },
    new HousingData
    {
        Size = 1000f,
        HistoricalPrices = new float[] { 126000f, 130000f, 200000f },
        CurrentPrice = 195000f
    },
    new HousingData
    {
        Size = 850f,
        HistoricalPrices = new float[] { 150000f,175000f,210000f },
        CurrentPrice = 205000f
    },
    new HousingData
    {
        Size = 900f,
        HistoricalPrices = new float[] { 155000f, 190000f, 220000f },
        CurrentPrice = 210000f
    },
    new HousingData
    {
        Size = 550f,
        HistoricalPrices = new float[] { 99000f, 98000f, 130000f },
        CurrentPrice = 180000f
    }
};

IDataView를 IEnumerable로 변환

IDataView를 검사하는 가장 빠른 방법 중 하나는 IEnumerable로 변환하는 것입니다. IDataView를 IEnumerable로 변환하려면 CreateEnumerable 메서드를 사용합니다.

성능을 최적화하려면 reuseRowObject를 true로 설정합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에서 각각의 행에 대해 새 개체를 만드는 것과는 반대로 평가되고 있는 현재 행의 데이터로 같은 개체를 지연 입력합니다.

// Create an IEnumerable of HousingData objects from IDataView
IEnumerable<HousingData> housingDataEnumerable =
    mlContext.Data.CreateEnumerable<HousingData>(data, reuseRowObject: true);

// Iterate over each row
foreach (HousingData row in housingDataEnumerable)
{
    // Do something (print out Size property) with current Housing Data object being evaluated
    Console.WriteLine(row.Size);
}

IEnumerable을 사용하여 특정 인덱스에 액세스

데이터나 특정 인덱스의 일부에만 액세스해야 할 경우 CreateEnumerable을 사용하고 reuseRowObject 매개 변수 값을 false로 설정하여 데이터 세트에서 요청된 각 행에 대해 새 개체를 만듭니다. 그런 다음, IEnumerable을 배열 또는 목록으로 변환합니다.

Warning

CreateEnumerable의 결과를 배열 또는 목록으로 변환하면 요청된 모든 IDataView 행이 메모리에 로드되어 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

컬렉션을 만든 후에는 데이터에 대해 작업을 수행할 수 있습니다. 아래 코드 조각에서는 데이터 세트의 처음 세 행을 취하여 평균 현재 가격을 계산합니다.

// Create an Array of HousingData objects from IDataView
HousingData[] housingDataArray =
    mlContext.Data.CreateEnumerable<HousingData>(data, reuseRowObject: false)
        .Take(3)
        .ToArray();

// Calculate Average CurrentPrice of First Three Elements
HousingData firstRow = housingDataArray[0];
HousingData secondRow = housingDataArray[1];
HousingData thirdRow = housingDataArray[2];
float averageCurrentPrice = (firstRow.CurrentPrice + secondRow.CurrentPrice + thirdRow.CurrentPrice) / 3;

단일 열의 값 검사

모델 빌드 프로세스 중 어디서나 IDataView의 단일 열에 있는 값은 GetColumn 메서드를 사용하여 액세스할 수 있습니다. GetColumn 메서드는 모든 값을 한 열에 IEnumerable으로 반환합니다.

IEnumerable<float> sizeColumn = data.GetColumn<float>("Size").ToList();

한 번에 한 행씩 IDataView 값 검사

IDataView는 지연 계산됩니다. 이 문서의 이전 섹션에서 설명한 대로 IEnumerable로 변환하지 않고 IDataView 행에 대해 반복하려면 GetRowCursor 메서드를 사용하여 DataViewRowCursor를 만들고 IDataView의 DataViewSchema를 매개 변수로 전달합니다. 그런 다음, 행에 대해 반복하기 위해 MoveNext 커서 메서드를 ValueGetter 대리자와 함께 사용하여 각 열에서 해당 값을 추출합니다.

Important

성능을 위해 ML.NET 벡터는 네이티브 컬렉션 형식(즉, Vector) float[]대신 사용합니다VBuffer.

// Get DataViewSchema of IDataView
DataViewSchema columns = data.Schema;

// Create DataViewCursor
using (DataViewRowCursor cursor = data.GetRowCursor(columns))
{
    // Define variables where extracted values will be stored to
    float size = default;
    VBuffer<float> historicalPrices = default;
    float currentPrice = default;

    // Define delegates for extracting values from columns
    ValueGetter<float> sizeDelegate = cursor.GetGetter<float>(columns[0]);
    ValueGetter<VBuffer<float>> historicalPriceDelegate = cursor.GetGetter<VBuffer<float>>(columns[1]);
    ValueGetter<float> currentPriceDelegate = cursor.GetGetter<float>(columns[2]);

    // Iterate over each row
    while (cursor.MoveNext())
    {
        //Get values from respective columns
        sizeDelegate.Invoke(ref size);
        historicalPriceDelegate.Invoke(ref historicalPrices);
        currentPriceDelegate.Invoke(ref currentPrice);
    }
}

데이터 하위 집합에 대한 사전 처리 또는 학습 결과 미리 보기

Warning

Preview는 디버깅용으로 성능이 저하될 수 있으므로 프로덕션 코드에는 사용할 수 있습니다.

모델 빌드 프로세스는 실험적인 반복 작업입니다. 데이터 하위 집합에 대한 사전 처리나 기계 학습 모델 교육 후 데이터가 어떻게 되는지 미리 보려면 DataDebuggerPreview를 반환하는 Preview 메서드를 사용합니다. 결과는 ColumnView 및 RowView 속성이 있는 개체로, 모두 IEnumerable이며 특정 열이나 행에 값을 포함합니다. maxRows 매개 변수를 통해 변환을 적용할 행 수를 지정합니다.

IDataView 검사 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.