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# In SPARQL-Inferenzabfragen verwendete Neptune-ML-Prädikate
<a name="machine-learning-sparql-inference-query-predicates"></a>

Die folgenden Prädikate werden für SPARQL-Inferenzen verwendet:

## Prädikat
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-timeout"></a>

Gibt das Timeout für die Verbindung mit dem Remoteserver an. Dies sollte nicht mit dem Timeout für Abfrageanforderungen verwechselt werden, bei dem es sich um die maximale Zeit handelt, die der Server für die Bearbeitung einer Anforderung benötigen darf.

Wenn das Abfragetimeout vor dem durch das Prädikat `neptune-ml:timeout` angegebenen Service-Timeout eintritt, wird auch die Service-Verbindung abgebrochen.

## Prädikat `neptune-ml:outputClass`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-outputClass"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:outputClass` wird nur für die Definition der Klasse des vorhergesagten Objekts für die Objektvorhersage oder des vorhergesagten Subjekts für die Subjektvorhersage verwendet.

## Prädikat `neptune-ml:outputScore`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-outputScore"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:outputScore` ist eine positive Zahl zur Darstellung der Wahrscheinlichkeit, mit der die Ausgabe eines Machine-Learning-Modells korrekt ist.

## Prädikat `neptune-ml:modelType`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-modelType"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:modelType` gibt den Typ des Machine-Learning-Modells an, das trainiert wird:
+ `OBJECT_CLASSIFICATION`
+ `OBJECT_REGRESSION`
+ `OBJECT_PREDICTION`
+ `SUBJECT_PREDICTION`

## Prädikat `neptune-ml:input`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-input"></a>

Das `neptune-ml:input` Prädikat bezieht sich auf die Liste der als Eingaben für Neptune ML URIs verwendeten.

## Prädikat `neptune-ml:output`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-output"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:output` verweist auf die Liste der Bindungssätze, in denen Neptune ML Ergebnisse zurückgibt.

## Prädikat `neptune-ml:predicate`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-predicate"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:predicate` wird je nach ausgeführter Aufgabe unterschiedlich verwendet:
+ Für die **Objekt- oder Subjektvorhersage**: Definition des Typs des Prädikats (Kanten- oder Beziehungstyp).
+ Für die **Objektklassifizierung und -regression**: Definition des Literals (der Eigenschaft), die vorhergesagt werden soll.

## Prädikat `neptune-ml:batchSize`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-batchSize"></a>

Das Prädikat `neptune-ml:batchSize` gibt die Eingabegröße für den Remote-Serviceaufruf an.