翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # neptune\$1ml オブジェクトのターゲットフィールド JSON トレーニングデータエクスポート設定の `targets` フィールドには、トレーニングタスク、およびこのタスクを学習するための機械学習クラスラベルを指定するターゲットオブジェクトの配列が含まれます。ターゲットオブジェクトの内容は、プロパティグラフデータと RDF データのどちらについてトレーニングしているかによって異なります。 プロパティグラフノードの分類とリグレッションタスクでは、配列内のターゲットオブジェクトは次のようになります。 ``` { "node": "(node property-graph label)", "property": "(property name)", "type" : "(used to specify classification or regression)", "split_rate": [0.8,0.2,0.0], "separator": "," } ``` プロパティグラフのエッジ分類、リグレッション、またはリンク予測タスクでは、次のようになります。 ``` { "edge": "(edge property-graph label)", "property": "(property name)", "type" : "(used to specify classification, regression or link_prediction)", "split_rate": [0.8,0.2,0.0], "separator": "," } ``` RDF 分類とリグレッションタスクでは、配列内のターゲットオブジェクトは次のようになります。 ``` { "node": "(node type of an RDF node)", "predicate": "(predicate IRI)", "type" : "(used to specify classification or regression)", "split_rate": [0.8,0.2,0.0] } ``` RDF リンク予測タスクの場合、配列内のターゲットオブジェクトは次のようになります。 ``` { "subject": "(source node type of an edge)", "predicate": "(relation type of an edge)", "object": "(destination node type of an edge)", "type" : "link_prediction", "split_rate": [0.8,0.2,0.0] } ``` ターゲットオブジェクトには、次のフィールドを含めることができます。 **Contents** + [プロパティグラフのターゲットフィールド](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets) + [ノード](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-node) + [エッジ](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-edge) + [property](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-property) + [型](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-type) + [split\$1rate](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-split_rate) + [separator](#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-separator) + [RDF ターゲットフィールド](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets) + [ノード](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-node) + [subject](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-subject) + [述語](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-predicate) + [オブジェクト](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-object) + [型](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-type) + [split\$1rate](#machine-learning-RDF-neptune_ml-targets-split_rate) ## プロパティグラフターゲットオブジェクトのフィールド ### ターゲットオブジェクトのノード (頂点) フィールド ターゲットノード (頂点) のプロパティグラフラベル。ターゲットオブジェクトには、`node` 要素または `edge` 要素を含めますが、両方ではありません。 ある `node` は次のように、単一の値を取ることができます。 ``` "node": "Movie" ``` または、マルチラベル頂点の場合、次のように値の配列をとることができます。 ``` "node": ["Content", "Movie"] ``` ### プロパティグラフターゲットオブジェクトのエッジフィールド ターゲットエッジを、開始ノードラベル、独自のラベル、および終了ノードラベルで指定します。ターゲットオブジェクトには、`edge` 要素または `node` 要素を含めますが、両方ではありません。 `edge` フィールドの値は、開始ノードのプロパティグラフラベル、エッジ自体のプロパティグラフラベル、および終了ノードのプロパティグラフラベルを表す 3 つの文字列からなる JSON 配列です。 ``` "edge": ["Person_A", "knows", "Person_B"] ``` 開始ノードや終了ノードに複数のラベルがある場合は、次のように配列で囲みます。 ``` "edge": [ ["Admin", Person_A"], "knows", ["Admin", "Person_B"] ] ``` ### プロパティグラフターゲットオブジェクトのプロパティフィールド ターゲットの頂点またはエッジのプロパティを次のように指定します。 ``` "property" : "rating" ``` このフィールドは、ターゲットタスクがリンク予測の場合を除き、必須です。 ### プロパティグラフターゲットオブジェクトのタイプフィールド 次のように、`node` または `edge` で実行されるターゲットタスクのタイプを示します。 ``` "type" : "regression" ``` ノードでサポートされているタスクタイプは次のとおりです。 + `classification` + `regression` エッジでサポートされているタスクタイプは次のとおりです。 + `classification` + `regression` + `link_prediction` このフィールドは必須です。 ### プロパティグラフターゲットオブジェクトの split\$1rate フィールド (*オプション*) トレーニング、検証、テストの各段階でそれぞれ使用するノードまたはエッジの比率の推定。これらの比率は、ゼロから 1 までの間の 3 つの数値の JSON 配列で表されます。 ``` "split_rate": [0.7, 0.1, 0.2] ``` オプションの `split_rate` フィールドを指定しない場合、デフォルトの推定値は分類タスクとリグレッションタスク用に `[0.9, 0.1, 0.0]` であり、リンク予測タスク用は `[0.9,0.05, 0.05]` です。 ### プロパティグラフターゲットオブジェクトの区切りフィールド (*オプション*) 分類タスクで使用します。 `separator` フィールドは、文字列に複数のカテゴリ値を格納する場合に、ターゲットプロパティ値を複数のカテゴリ値に分割するために使用する文字を指定します。例: ``` "separator": "|" ``` `separator` フィールドの存在は、そのタスクがマルチターゲット分類タスクであることを示します。 ## RDF ターゲットオブジェクトのフィールド ### RDF ターゲットオブジェクトのノードフィールド ターゲットノードのノードタイプを定義します。ノード分類タスクまたはノードリグレッションタスクで使用されます。RDF のノードのノードタイプは、以下で定義されます。 ``` node_id, , node_type ``` RDF `node` は次のように、単一の値を取ることができます。 ``` "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie" ``` ### RDF ターゲットオブジェクトの subject フィールド リンク予測タスクの場合、`subject` はターゲットエッジの始点ノードタイプを定義します。 ``` "subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director" ``` **注記** リンク予測タスクの場合、`subject` は `predicate` および `object` とともに使用する必要があります。これら 3 つのいずれかが指定されていない場合、すべてのエッジがトレーニングターゲットとして扱われます。 ### RDF ターゲットオブジェクトの述語フィールド ノード分類およびノードリグレッションタスクの場合、`predicate` はターゲットノードのターゲットノード特徴として使用されるリテラルデータを定義します。 ``` "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre" ``` **注記** ターゲットノードにターゲットノードの特徴を定義する述語が 1 つしかない場合は、`predicate` フィールドは省略できます。 リンク予測タスクの場合、`predicate` はターゲットエッジの関連タイプを定義します。 ``` "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/direct" ``` **注記** リンク予測タスクの場合、`predicate` は `subject` および `object` とともに使用する必要があります。これら 3 つのいずれかが指定されていない場合、すべてのエッジがトレーニングターゲットとして扱われます。 ### RDF ターゲットオブジェクトのオブジェクトフィールド リンク予測タスクの場合、`object` はターゲットエッジの終点ノードタイプを定義します。 ``` "object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie" ``` **注記** リンク予測タスクの場合、`object` は `subject` および `predicate` とともに使用する必要があります。これら 3 つのいずれかが指定されていない場合、すべてのエッジがトレーニングターゲットとして扱われます。 ### RDF ターゲットオブジェクトのタイプフィールド 次のように、実行するターゲットタスクのタイプを示します。 ``` "type" : "regression" ``` RDF データでサポートされているタスクタイプは次のとおりです。 + `link_prediction` + `classification` + `regression` このフィールドは必須です。 ### プロパティグラフターゲットオブジェクトの `split_rate` フィールド (*オプション*) トレーニング、検証、テストの各段階でそれぞれ使用するノードまたはエッジの比率の推定。これらの比率は、ゼロから 1 までの間の 3 つの数値の JSON 配列で表されます。 ``` "split_rate": [0.7, 0.1, 0.2] ``` オプション `split_rate` フィールドを指定しない場合、デフォルトの推定値は `[0.9, 0.1, 0.0]` です。