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# Réponse du point de terminaison pour des données tabulaires
Une fois que la tâche de traitement SageMaker Clarify a reçu la réponse d'un appel de point de terminaison d'inférence, elle désérialise la charge utile de la réponse et en extrait des prédictions. Utilisez le paramètre `accept_type` de configuration d'analyse pour spécifier le format de données de la charge utile de réponse. Si `accept_type` ce n'est pas le cas, la tâche de traitement SageMaker Clarify utilisera la valeur du paramètre content\$1type comme format de sortie du modèle. Pour plus d’informations sur `accept_type`, consultez [Fichiers de configuration d’analyse](clarify-processing-job-configure-analysis.md).
Les prédictions peuvent se composer des étiquettes prédites pour l’analyse des biais ou des valeurs de probabilité (scores) pour l’analyse de l’importance des caractéristiques. Dans la configuration d'analyse `predictor`, les trois paramètres suivants extraient les prédictions.
+ Le paramètre `probability` est utilisé pour localiser les valeurs de probabilité (scores) dans la réponse du point de terminaison.
+ Le paramètre `label` est utilisé pour localiser les étiquettes prédites dans la réponse du point de terminaison.
+ (Facultatif) Le paramètre `label_headers` fournit les étiquettes prédites pour un modèle multiclasse.
Les directives suivantes concernent les réponses du point de terminaison aux formats CSV, JSON Lines et JSON.
## Réponse du point de terminaison au format CSV
Si la charge utile de la réponse est au format CSV (type MIME :`text/csv`), la tâche de traitement SageMaker Clarify désérialise chaque ligne. Elle extrait ensuite les prédictions des données désérialisées à l'aide des index de colonnes fournis dans la configuration d'analyse. Les lignes de la charge utile de réponse doivent correspondre aux enregistrements figurant dans la charge utile de demande.
Les tableaux suivants fournissent des exemples de données de réponse dans différents formats et pour différents types de problèmes. Vos données peuvent varier par rapport à ces exemples, à condition que les prédictions puissent être extraites conformément à la configuration d'analyse.
Les sections suivantes présentent des exemples de réponse du point de terminaison au format CSV.
### La réponse du point de terminaison est au format CSV et contient uniquement une probabilité
Le tableau suivant présente un exemple de réponse du point de terminaison pour des problèmes de régression et de classification binaire.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique. | ’0.6’ |
| Deux enregistrements (résultats sur une ligne, séparés par une virgule). | ’0.6,0.3’ |
| Deux enregistrements (résultats sur deux lignes). | ’0.6\$1n0.3’ |
Dans l'exemple précédent, le point de terminaison fournit en sortie une valeur de probabilité unique (score) de l'étiquette prédite. Pour extraire les probabilités à l'aide de l'index et les utiliser pour l'analyse de l'importance des fonctionnalités, définissez le paramètre de configuration d'analyse `probability` sur l'index de colonne `0`. Ces probabilités peuvent également être utilisées pour l’analyse des biais si elles sont converties en valeur binaire à l’aide du paramètre `probability_threshold`. Pour plus d’informations sur `probability_threshold`, consultez [Fichiers de configuration d’analyse](clarify-processing-job-configure-analysis.md).
Le tableau suivant est un exemple de réponse du point de terminaison pour un problème multiclasse.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique d'un modèle multiclasse (trois classes). | ’0.1,0.6,0.3’ |
| Deux enregistrements d'un modèle multiclasse (trois classes). | ’0.1,0.6,0.3\$1n0.2,0.5,0.3’ |
Dans l'exemple précédent, le point de terminaison fournit en sortie une liste de probabilités (scores). Si aucun index n'est fourni, toutes les valeurs sont extraites et utilisées pour l'analyse de l'importance des fonctionnalités. Si le paramètre de configuration d'analyse `label_headers` est fourni, La tâche de traitement SageMaker Clarify peut ensuite sélectionner l'en-tête de l'étiquette présentant la probabilité maximale comme étiquette prédite, qui peut être utilisée pour l'analyse des biais. Pour plus d’informations sur `label_headers`, consultez [Fichiers de configuration d’analyse](clarify-processing-job-configure-analysis.md).
### La réponse du point de terminaison est au format CSV et contient uniquement l’étiquette prédite
Le tableau suivant présente un exemple de réponse du point de terminaison pour des problèmes de régression et de classification binaire.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | ’1’ |
| Deux enregistrements (résultats sur une ligne, séparés par une virgule) | '1,0' |
| Deux enregistrements (résultats sur deux lignes) | '1\$1n0' |
Dans l'exemple précédent, le point de terminaison fournit en sortie l'étiquette prédite à la place de la probabilité. Définissez le paramètre `label` de la configuration de `predictor` sur l'index de colonne `0` afin que les étiquettes prédites puissent être extraites à l'aide de l'index et utilisées pour l'analyse des biais.
### La réponse du point de terminaison est au format CSV et contient l'étiquette prédite et la probabilité
Le tableau suivant présente un exemple de réponse du point de terminaison pour des problèmes de régression et de classification binaire.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '1,0.6' |
| Deux enregistrements | ’1,0.6\$1n0,0.3’ |
Dans l'exemple précédent, le point de terminaison fournit en sortie l'étiquette prédite suivie de sa probabilité. Définissez le paramètre `label` de la configuration de `predictor` sur l'index de colonne `0` et définissez `probability` sur l'index de colonne `1` pour extraire les deux valeurs de paramètre.
### La réponse du point de terminaison est au format CSV et contient les étiquettes prédites et les probabilités (multiclasses)
Un modèle multiclasse entraîné par Amazon SageMaker Autopilot peut être configuré pour générer la représentation sous forme de chaîne de la liste des étiquettes et des probabilités prédites. Le tableau d’exemple suivant montre un exemple de réponse du point de terminaison d’un modèle configuré pour fournir en sortie `predicted_label`, `probability`, `labels` et `probabilities`.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '"dog",0.6,"[\$1'cat\$1', \$1'dog\$1', \$1'fish\$1']","[0.1, 0,6, 0.3]"' |
| Deux enregistrements | '"dog",0.6,"[\$1'cat\$1', \$1'dog\$1', \$1'fish\$1']","[0.1, 0,6, 0.3]"\$1n""cat",0.7,[\$1'cat\$1', \$1'dog\$1', \$1'fish\$1']","[0.7, 0,2, 0.1]"' |
Dans l'exemple précédent, la tâche de traitement SageMaker Clarify peut être configurée de la manière suivante pour extraire les prédictions.
Pour l'analyse des biais, l'exemple précédent peut être configuré des différentes manières suivantes.
+ Définissez le paramètre `label` de la configuration de `predictor` sur `0` pour extraire l'étiquette prédite.
+ Définissez ce paramètre sur `2` pour extraire les étiquettes prédites et définissez `probability` sur `3` pour extraire les probabilités correspondantes. La tâche de traitement SageMaker Clarify peut déterminer automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'étiquette présentant la valeur de probabilité la plus élevée. En se référant à l'exemple précédent d'un enregistrement unique, le modèle prédit trois étiquettes : `cat`, `dog` et `fish`, avec les probabilités correspondantes de `0.1`, `0.6` et `0.3`. Sur la base de ces probabilités, l'étiquette prédite est `dog`, car elle a la valeur de probabilité la plus élevée de `0.6`.
+ Définissez `probability` sur `3` pour extraire les probabilités. Si tel `label_headers` est le cas, la tâche de traitement SageMaker Clarify peut déterminer automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'en-tête de l'étiquette présentant la valeur de probabilité la plus élevée.
Pour l'analyse de l'importance des fonctionnalités, l'exemple précédent peut être configuré comme suit.
+ Définissez `probability` sur `3` pour extraire les probabilités de toutes les étiquettes prédites. Ensuite, les attributions de fonctionnalités seront calculées pour toutes les étiquettes. Si le client ne spécifie pas `label_headers`, les étiquettes prédites seront utilisées comme en-têtes d'étiquettes dans le rapport d'analyse.
## Réponse du point de terminaison au format JSON Lines
Si la charge utile de la réponse est au format JSON Lines (type MIME :`application/jsonlines`), la tâche de traitement SageMaker Clarify désérialise chaque ligne au format JSON. Il extrait ensuite les prédictions des données désérialisées à l'aide des JMESPath expressions fournies dans la configuration de l'analyse. Les lignes de la charge utile de réponse doivent correspondre aux enregistrements figurant dans la charge utile de demande. Les tableaux suivants présentent des exemples de données de réponse dans différents formats. Vos données peuvent varier par rapport à ces exemples, à condition que les prédictions puissent être extraites conformément à la configuration d'analyse.
Les sections suivantes présentent des exemples de réponse du point de terminaison au format JSON Lines.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON Lines et contient seulement la probabilité
Le tableau suivant est un exemple de réponse du point de terminaison qui fournit en sortie uniquement la valeur de probabilité (score).
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"score":0.6\$1' |
| Deux enregistrements | ’\$1"score":0.6\$1\$1n\$1"score":0.3\$1’ |
Pour l'exemple précédent, définissez le paramètre de configuration de l'analyse `probability` sur JMESPath l'expression « score » pour en extraire la valeur.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON Lines et contient uniquement l'étiquette prédite
Le tableau suivant est un exemple de réponse du point de terminaison qui fournit en sortie uniquement l'étiquette prédite.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"prediction":1\$1' |
| Deux enregistrements | '\$1"prediction":1\$1\$1n\$1"prediction":0\$1' |
Pour l'exemple précédent, définissez le `label` paramètre de configuration du prédicteur sur JMESPath expression`prediction`. La tâche de traitement SageMaker Clarify peut ensuite extraire les étiquettes prédites à des fins d'analyse des biais. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fichiers de configuration d’analyse](clarify-processing-job-configure-analysis.md).
### La réponse du point de terminaison est au format JSON Lines et contient l’étiquette prédite et la probabilité
Le tableau suivant est un exemple de réponse du point de terminaison qui fournit en sortie l'étiquette prédite et son score.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"prediction":1,"score":0.6\$1' |
| Deux enregistrements | '\$1"prediction":1,"score":0.6\$1\$1n\$1"prediction":0,"score":0.3\$1' |
Pour l'exemple précédent, définissez le `label` paramètre de `predictor` configuration sur l' JMESPath expression « prédiction » pour extraire les étiquettes prédites. Définissez `probability` l' JMESPath expression « score » pour extraire la probabilité. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fichiers de configuration d’analyse](clarify-processing-job-configure-analysis.md).
### La réponse du point de terminaison est au format JSON Lines et contient les étiquettes prédites et les probabilités (multiclasses)
Le tableau suivant est un exemple de réponse du point de terminaison provenant d'un modèle multiclasse qui fournit en sortie les résultats suivants :
+ La liste des étiquettes prédites.
+ Les probabilités, et l'étiquette prédite sélectionnée et sa probabilité.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"predicted\$1label":"dog","probability":0.6,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]\$1' |
| Deux enregistrements | '\$1"predicted\$1label":"dog","probability":0.6,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]\$1\$1n\$1"predicted\$1label":"cat","probability":0.7,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.7,0.2,0.1]\$1' |
Dans l'exemple précédent, la tâche de traitement SageMaker Clarify peut être configurée de plusieurs manières pour extraire les prédictions.
Pour l'analyse des biais, l'exemple précédent peut être configuré d'**une** des manières suivantes.
+ Définissez le `label` paramètre de `predictor` configuration sur l' JMESPath expression « predicted\$1label » pour extraire l'étiquette prédite.
+ Définissez le paramètre sur l' JMESPath expression « predicted\$1labels » pour extraire les étiquettes prédites. Définissez `probability` l' JMESPath expression « probabilités » pour extraire leurs probabilités. La tâche SageMaker Clarify détermine automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'étiquette présentant la valeur de probabilité la plus élevée.
+ Définissez `probability` l' JMESPath expression « probabilités » pour extraire leurs probabilités. Si elle `label_headers` est fournie, la tâche de traitement SageMaker Clarify peut déterminer automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'étiquette présentant la valeur de probabilité la plus élevée.
Pour l'analyse de l'importance des fonctionnalités, procédez comme suit.
+ Définissez `probability` l' JMESPath expression « probabilités » pour extraire leurs probabilités de toutes les étiquettes prédites. Ensuite, les attributions de fonctionnalités seront calculées pour toutes les étiquettes.
## Réponse du point de terminaison au format JSON
Si la charge utile de la réponse est au format JSON (type MIME :`application/json`), la tâche de traitement SageMaker Clarify désérialise la totalité de la charge utile au format JSON. Il extrait ensuite les prédictions des données désérialisées à l'aide des JMESPath expressions fournies dans la configuration d'analyse. Les enregistrements de la charge utile de réponse doivent correspondre aux enregistrements figurant dans la charge utile de demande.
Les sections suivantes présentent des exemples de réponse du point de terminaison au format JSON. Ces sections contiennent des tableaux indiquant des exemples de données de réponse dans différents formats et pour différents types de problèmes. Vos données peuvent varier par rapport à ces exemples, à condition que les prédictions puissent être extraites conformément à la configuration d'analyse.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON et contient uniquement la probabilité
Le tableau suivant est un exemple de réponse d'un point de terminaison qui fournit en sortie uniquement la valeur de probabilité (score).
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '[0.6]' |
| Deux enregistrements | '[0.6,0.3]' |
Dans l'exemple précédent, il n'y a aucun saut de ligne dans la charge utile de réponse. Au lieu de cela, un seul objet JSON contient la liste des scores, un pour chaque enregistrement figurant dans la demande. Définissez le paramètre de configuration de `probability` l'analyse sur JMESPath l'expression « [\$1] » pour extraire la valeur.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON et contient uniquement l'étiquette prédite
Le tableau suivant est un exemple de réponse d'un point de terminaison qui fournit en sortie uniquement l'étiquette prédite.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"predicted\$1labels":[1]\$1' |
| Deux enregistrements | '\$1"predicted\$1labels":[1,0]\$1' |
Définissez le `label` paramètre de `predictor` configuration sur l' JMESPath expression « predicted\$1labels », puis la tâche de traitement SageMaker Clarify pourra extraire les étiquettes prédites à des fins d'analyse des biais.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON et contient l'étiquette prédite et la probabilité
Le tableau suivant est un exemple de réponse d'un point de terminaison qui fournit en sortie l'étiquette prédite et son score.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '\$1"predictions":[\$1"label":1,"score":0.6\$1' |
| Deux enregistrements | ‘\$1"predictions":[\$1"label":1,"score":0.6\$1,\$1"label":0,"score":0.3\$1]\$1' |
Pour l'exemple précédent, définissez le `label` paramètre de `predictor` configuration sur l' JMESPath expression « predictions [\$1] .label » pour extraire les étiquettes prédites. Définissez `probability` l' JMESPath expression « predictions [\$1] .score » pour extraire la probabilité.
### La réponse du point de terminaison est au format JSON et contient les étiquettes prédites et les probabilités (multiclasses)
Le tableau suivant est un exemple de réponse d'un point de terminaison provenant d'un modèle multiclasse qui fournit en sortie les résultats suivants :
+ La liste des étiquettes prédites.
+ Les probabilités, et l'étiquette prédite sélectionnée et sa probabilité.
| Charge utile de demande du point de terminaison | Charge utile de réponse du point de terminaison (représentation sous forme de chaîne) |
| --- | --- |
| Enregistrement unique | '[\$1"predicted\$1label":"dog","probability":0.6,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]\$1]' |
| Deux enregistrements | '[\$1"predicted\$1label":"dog","probability":0.6,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.1,0.6,0.3]\$1,\$1"predicted\$1label":"cat","probability":0.7,"predicted\$1labels":["cat","dog","fish"],"probabilities":[0.7,0.2,0.1]\$1]' |
La tâche de traitement SageMaker Clarify peut être configurée de plusieurs manières pour extraire les prédictions.
Pour l'analyse des biais, l'exemple précédent peut être configuré d'**une** des manières suivantes.
+ Définissez le `label` paramètre de `predictor` configuration sur l' JMESPath expression « [\$1] .predicted\$1label » pour extraire l'étiquette prédite.
+ Définissez le paramètre sur l' JMESPath expression « [\$1] .predicted\$1labels » pour extraire les étiquettes prédites. Définissez `probability` l' JMESPath expression « [\$1] .probabilities » pour extraire leurs probabilités. La tâche de traitement SageMaker Clarify peut déterminer automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'étiquette présentant la valeur de proximité la plus élevée.
+ Définissez `probability` l' JMESPath expression « [\$1] .probabilities » pour extraire leurs probabilités. Si elle `label_headers` est fournie, la tâche de traitement SageMaker Clarify peut déterminer automatiquement l'étiquette prévue en identifiant l'étiquette présentant la valeur de probabilité la plus élevée.
Pour l'analyse de l'importance des caractéristiques, définissez `probability` JMESPath l'expression « [\$1] .probabilités » pour extraire leurs probabilités de toutes les étiquettes prédites. Ensuite, les attributions de fonctionnalités seront calculées pour toutes les étiquettes.