・KNIMEでデータからモデルを作成する際に、データ全体ではなく、その一部からピックアップして使いたくなることがある。
・例えば、「100行ある表から、30行だけピックアップして何らかの解析に使いたい」、「被りありで50行ピックアップしたい」、「分類問題でデータ数に偏りがあるので、多い方のラベルデータを、少ない方のラベルデータの数に合わせてピックアップしたい（不均衡データをアンダーサンプリングしたい）」など。
・KNIMEには、それらのピックアップを実行するノードが搭載されている（下図）。
・Row Samplingノードは、ピックアップするデータのサイズやピックアップの仕方を指定することができる（下図）。
・Bootstrap Samplingノードは、被りあり（同じ行がサンプリングされる可能性がある）でピックアップする（下図）。ピックアップされなかった行は下の出力ポートに出てくる。
・Equal Size Samplingノードは、指定した列にグループ情報があると判別し、そのグループ内のデータサイズが最も少ないものに合わせて他のグループからデータをサンプリングする。「だいたいでサンプリングする」こともできる（下図）。
・私の場合は、不均衡データをアンダーサンプリングしたかったので、Equal Size Samplingノードが便利だった。
・ちなみに、データをピックアップするのではなく、2つの表に分けたいのであれば、Partitioningノードが便利（下図）。このノードは、機械学習のワークフローを構築する際に、データを学習データとテストデータに分割する際に用いられることが多い。
終わり。
