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# JSON トレーニングデータ設定ファイルの構造
<a name="machine-learning-processing-training-config-file-structure"></a>

トレーニング設定ファイルは、エクスポートプロセスによって `nodes/` および `edges/` フォルダに保存された CSV ファイルを参照します。

`nodes/` の下にある各ファイルは、同じプロパティグラフノードラベルを持つノードに関する情報を格納します。ノードファイルの各列には、ノード ID またはノードプロパティが格納されます。ファイルの最初の行には、`~id` または、各列のプロパティ名を指定するヘッダーが含まれます。

`edges/` の下にある各ファイルは、同じプロパティグラフエッジラベルを持つノードに関する情報を格納します。ノードファイルの各列には、始点ノード ID、終点ノード ID、またはエッジプロパティが格納されます。ファイルの最初の行には、`~from`、`~to` または各列のプロパティ名を指定するヘッダーが含まれます。

トレーニングデータ設定ファイルには、次の 3 つの最上位要素があります。

```
{
  "version" : "v2.0",
  "query_engine" : "gremlin",
  "graph" : [ ... ]
}
```
+ `version` — (文字列) 使用されているコンフィギュレーションファイルのバージョン。
+ `query_engine` — (文字列) グラフデータのエクスポートに使用するクエリ言語。現在、有効なのは「gremlin」のみです。
+ `graph` — (JSON 配列) 使用される各ノードとエッジのモデルパラメーターを含む 1 つ以上の設定オブジェクトを一覧表示します。

  グラフ配列の構成オブジェクトは、次のセクションで説明する構造です。

## `graph` 配列に一覧表示されている構成オブジェクトの内容
<a name="machine-learning-graph-training-config-object"></a>

`graph` 配列内の構成オブジェクトには 3 つの最上位ノードを含めることができます。

```
    {
      "edges"    : [ ... ],
      "nodes"    : [ ... ],
      "warnings" : [ ... ],
    }
```
+ `edges` — (JSON オブジェクトの配列) 各 JSON オブジェクトは、モデルの処理およびトレーニング中にグラフ内のエッジがどのように処理されるかを定義するパラメータのセットを指定します。これは Gremlin エンジンでのみ使用されます。
+ `nodes` — (JSON オブジェクトの配列) 各 JSON オブジェクトは、モデルの処理およびトレーニング中にグラフ内のノードがどのように処理されるかを定義するパラメータのセットを指定します。これは Gremlin エンジンでのみ使用されます。
+ `warnings` — (JSON オブジェクトの配列) 各オブジェクトには、データのエクスポートプロセス中に生成された警告が含まれています。

## `edges` 配列に一覧表示されているエッジ構成オブジェクトの内容
<a name="machine-learning-graph-edges-config"></a>

`edges` 配列に一覧表示されているエッジ構成オブジェクトは、次の最上位のフィールドを含めることができます。

```
      {
        "file_name" : "(path to a CSV file)",
        "separator" : "(separator character)",
        "source"    : ["(column label for starting node ID)", "(starting node type)"],
        "relation"  : ["(column label for the relationship name)", "(the prefix name for the relationship name)"],
        "dest"      : ["(column label for ending node ID)", "(ending node type)"],
        "features"  : [(array of feature objects)],
        "labels"    : [(array of label objects)]
      }
```
+ **`file_name`** — 同じプロパティグラフラベルを持つエッジに関する情報を格納する CSV ファイルへのパスを指定する文字列。

  そのファイルの最初の行には、列ラベルのヘッダー行が含まれています。

  最初の 2 つの列ラベルは `~from` および `~to` です。最初の列 (`~from` 列) は、エッジの開始ノードの ID を格納し、2 番目 (`~to`列) は、エッジの終了ノードの ID を格納します。

  ヘッダー行の残りの列ラベルは、残りの列ごとに、その列に値がエクスポートされたエッジプロパティの名前を指定します。
+ **`separator`** — その CSV ファイル内の列を区切る区切り文字を含む文字列。
+ **`source`** — エッジの開始ノードを指定する 2 つの文字列を含む JSON 配列。最初の文字列には、開始ノード ID が格納されているカラムのヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列は、ノードタイプを指定します。
+ **`relation`** — エッジのリレーションタイプを指定する 2 つの文字列を含む JSON 配列。最初の文字列には、リレーション名 (`relname`) が格納されているカラムのヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列には、リレーション名 (`prefixname`) のプレフィックスが含まれています。

  完全なリレーションタイプは、`prefixname-relname` のように 2 つの文字列を結合し、それらの間にハイフン文字を組み合わせて構成します。

  最初の文字列が空の場合、すべてのエッジが同じリレーションタイプになります。つまり、`prefixname` 文字列です。
+ **`dest`** — エッジの終了ノードを指定する 2 つの文字列を含む JSON 配列。最初の文字列には、ノード ID が格納されているカラムのヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列は、ノードタイプを指定します。
+ **`features`** — プロパティ値特徴オブジェクトの JSON 配列。各プロパティ値特徴オブジェクトには、次のフィールドが含まれています。
  + **feature** — 3 つの文字列の JSON 配列。最初の文字列には、プロパティ値を含むカラムのヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列には、特徴名が含まれます。3 番目の文字列には、特徴型が含まれます。
  + **norm** — (*オプション*) プロパティ値に適用する正規化方法を指定します。

    
+ **`labels`** — オブジェクトの JSON 配列。各オブジェクトは、エッジのターゲット特徴を定義し、トレーニングおよび検証段階で取るエッジの比率を指定します。各オブジェクトには、以下のフィールドが含まれています。
  + **label** — 2 つの文字列の JSON 配列。最初の文字列には、ターゲット特徴のプロパティ値を格納する列のヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列は、以下のいずれかのターゲットタスク型を指定します。
    + `"classification"` — エッジ分類タスク。列に表示されるプロパティ値は、`label` 配列の最初の文字列で識別され、カテゴリ別値として扱われます。エッジ分類タスクの場合、`label` 配列の最初の文字列を空にすることはできません。
    + `"regression"` — エッジ回帰タスク。列に表示されるプロパティ値は、`label` 配列の最初の文字列で識別され、数値として扱われます。エッジ回帰タスクの場合、`label` 配列の最初の文字列を空にすることはできません。
    + `"link_prediction"` — リンク予測タスク。プロパティ値は必要ありません。リンク予測タスクの場合、`label` 配列の最初の文字列は無視されます。
  + **`split_rate`** — ゼロから 1 までの、足して 1 になる 3 つの数値を含む JSON 配列。トレーニング、検証、およびテストの各ステージで使用されるノードの比率の推定値を表します。このフィールドまたは `custom_split_filenames` のいずれかを定義できますが、両方は定義できません。[split\$1rate](machine-learning-neptune_ml-targets.md#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-split_rate) を参照してください。
  + **`custom_split_filenames`** — トレーニング、検証、およびテストの母集団を定義するファイルのファイル名を指定する JSON オブジェクト。このフィールドまたは `split_rate` のいずれかを定義できますが、両方は定義できません。詳細については「[カスタムのトレイン、検証、テストの比率](#machine-learning-custom-stages-splits)」を参照してください。

## `nodes` 配列に一覧表示されているノード構成オブジェクトの内容
<a name="machine-learning-graph-nodes-config"></a>

`nodes` 配列に一覧表示されているノード設定オブジェクトには、次のフィールドを含めることができます。

```
      {
        "file_name" : "(path to a CSV file)",
        "separator" : "(separator character)",
        "node"      : ["(column label for the node ID)", "(node type)"],
        "features"  : [(feature array)],
        "labels"    : [(label array)],
      }
```
+ **`file_name`** — 同じプロパティグラフラベルを持つノードに関する情報を格納する CSV ファイルへのパスを指定する文字列。

  そのファイルの最初の行には、列ラベルのヘッダー行が含まれています。

  最初の列ラベルは `~id` であり、最初の列 (`~id` 列) には、ノード ID が保存されます。

  ヘッダー行の残りの列ラベルは、残りの列ごとに、その列に値がエクスポートされたノードプロパティの名前を指定します。
+ **`separator`** — その CSV ファイル内の列を区切る区切り文字を含む文字列。
+ **`node`** — 2 つの文字列を含む JSON 配列。最初の文字列には、ノード ID が格納されているカラムのヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列は、グラフ内のノード型を指定します。これは、ノードのプロパティグラフラベルに対応します。
+ **`features`** — ノード特徴オブジェクトの JSON 配列。「[ノードまたはエッジの `features` 配列に一覧表示されている特徴オブジェクトの内容](#machine-learning-graph-node-features-config)」を参照してください。
+ **`labels`** — ノードラベルオブジェクトの JSON 配列。「[ノード `labels` 配列に一覧表示されたノードラベルオブジェクトの内容](#machine-learning-graph-node-labels-config)」を参照してください。

## ノードまたはエッジの `features` 配列に一覧表示されている特徴オブジェクトの内容
<a name="machine-learning-graph-node-features-config"></a>

ノード `features` 配列に一覧表示されているノード特徴オブジェクトには、次の最上位フィールドを含めることができます。
+ **`feature`** — 3 つの文字列の JSON 配列。最初の文字列には、特徴のプロパティ値を格納する列のヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列には、特徴名が含まれます。

  3 番目の文字列には、特徴型が含まれます。有効な特徴型の一覧を [特徴のタイプフィールドで使用できる値](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-feature-types) に示します。
+ **`norm`** - このフィールドは数値特徴に必須です。数値に使用する正規化方法を指定します。有効な値は、`"none"`、`"min-max"`、「標準」です。詳細については、「[norm フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-norm)」を参照してください。
+ **`language`** - 言語フィールドは、テキストプロパティ値に使用されている言語を指定します。その使用法は、テキストのエンコード方法によって異なります。
  + [`text_fasttext`](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-fasttext-features) エンコーディングの場合、このフィールドは必須であり、以下の言語のいずれかを指定する必要があります。
    + `en`   (英語)
    + `zh`   (中国語)
    + `hi`   (ヒンディー語)
    + `es`   (スペイン語)
    + `fr`   (フランス語)

    ただし、`text_fasttext` は、一度に複数の言語を処理することはできません。
  + [`text_sbert`](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-fasttext-features) エンコーディングの場合、SBERT エンコーディングは多言語対応であるため、このフィールドは使用されません。
  + [`text_word2vec`](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-word2vec-features) エンコーディングの場合、`text_word2vec` は英語のみをサポートするため、このフィールドはオプションです。存在する場合は、英語言語モデルの名前を指定する必要があります。

    ```
    "language" : "en_core_web_lg"
    ```
  + [`tfidf`](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-tfidf-features) エンコーディングの場合、このフィールドは使用されません。
+ **`max_length`** - このフィールドは、[`text_fasttext`](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-fasttext-features) 機能についてはオプションであり、エンコードされる入力テキストフィーチャ内のトークンの最大数を指定します。`max_length` に達した後の入力テキストは無視されます。例えば、max\$1length を 128 に設定すると、テキストシーケンス内の 128 番目より後のトークンは無視されます。
+ **`separator`** - このフィールドはオプションで 、`category`、`numerical` および `auto` と使用されます。プロパティ値を複数のカテゴリ値または数値に分割するために使用できる文字を指定します。

  「[separator フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-separator)」を参照してください。
+ **`range`** - このフィールドは `bucket_numerical` 特徴に必須です。バケットに分割する数値の範囲を指定します。

  「[range フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-range)」を参照してください。
+ **`bucket_cnt`** - このフィールドは `bucket_numerical` 特徴に必須です。これは、`range` パラメータにより定義される数値範囲が分割されるバケットの数を指定します。

  「[Neptune MLの Bucket-numerical 特徴](machine-learning-feature-encoding.md#machine-learning-bucket_numerical-features)」を参照してください。
+ **`slide_window_size`** - このフィールドはオプションで `bucket_numerical` 特徴と使用して複数のバケットに値を割り当てます。

  「[slide\$1window\$1size フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-slide_window_size)」を参照してください。
+ **`imputer`** - このフィールドはオプションで `numerical`、`bucket_numerical` および `datetime` 特徴と使用して欠損値を埋めるためのインプテーション手法を提供します。サポートされているインプテーションテクニックは、`"mean"`、`"median"` および `"most_frequent"` です。

  「[imputer フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-imputer)」を参照してください。
+ **`max_features`** - このフィールドはオプションで `text_tfidf` 特徴と使用して符号化する項の最大数を指定します。

  「[max\$1features フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-max_features)」を参照してください。
+ **`min_df`** - このフィールドはオプションで `text_tfidf` 特徴と使用して符号化する項の最低ドキュメント頻度を指定します。

  「[min\$1df フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-min_df)」を参照してください。
+ **`ngram_range`** — このフィールドは、`text_tfidf` 特徴にオプションで使用され、符号化する可能性のある個々の項と見なされる単語またはトークンの数の範囲を指定します。

  「[ngram\$1range フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-ngram_range)」を参照してください。
+ **`datetime_parts`** - このフィールドはオプションで `datetime` 特徴と使用して datetime 値のどの部分をカテゴリ別に符号化するかを指定します。

  「[datetime\$1parts フィールド](machine-learning-neptune_ml-features.md#machine-learning-neptune_ml-features-datetime_parts)」を参照してください。

## ノード `labels` 配列に一覧表示されたノードラベルオブジェクトの内容
<a name="machine-learning-graph-node-labels-config"></a>

ノード `labels` 配列に一覧表示されたラベルオブジェクトは、ノードターゲット特徴を定義し、トレーニング、検証、およびテストの各段階で使用するノードの比率を指定します。各オブジェクトには次のフィールドの要素を含めることができます。

```
      {
        "label"      : ["(column label for the target feature property value)", "(task type)"],
        "split_rate" : [(training proportion), (validation proportion), (test proportion)],
        "custom_split_filenames" : {"train": "(training file name)", "valid": "(validation file name)", "test": "(test file name)"},
        "separator"  : "(separator character for node-classification category values)",
      }
```
+ **`label`** — 2 つの文字列を含む JSON 配列。最初の文字列には、特徴のプロパティ値を格納する列のヘッダー名が含まれます。2 番目の文字列は、ターゲットタスクの種類を指定します。次のようになります。
  + `"classification"` — ノード分類タスク。指定した列のプロパティ値は、カテゴリ特徴の作成に使用されます。
  + `"regression"` — ノード回帰タスク。指定した列のプロパティ値は、数値特徴の作成に使用されます。
+ **`split_rate`** — ゼロから 1 の間の 3 つの数値を含む JSON 配列。最大 1 を足し、トレーニング、検証、およびテストの各ステージで使用されるノードの比率の推定値を表します。「[split\$1rate](machine-learning-neptune_ml-targets.md#machine-learning-property-graph-neptune_ml-targets-split_rate)」を参照してください。
+ **`custom_split_filenames`** — トレーニング、検証、およびテストの母集団を定義するファイルのファイル名を指定する JSON オブジェクト。このフィールドまたは `split_rate` のいずれかを定義できますが、両方は定義できません。詳細については「[カスタムのトレイン、検証、テストの比率](#machine-learning-custom-stages-splits)」を参照してください。
+ **`separator`** — 分類タスクのカテゴリ別特徴値を区切る区切り文字を含む文字列。

**注記**  
エッジとノードの両方にラベルオブジェクトを指定しない場合、タスクは自動的にリンク予測と見なされ、エッジはトレーニングのために 90%、検証のために 10% にランダムに分割されます。

## カスタムのトレイン、検証、テストの比率
<a name="machine-learning-custom-stages-splits"></a>

デフォルトでは、`split_rate` パラメータは Neptune ML によって、このパラメータで定義された比率を使用してグラフをトレーニング、検証、およびテストの母集団にランダムに分割するために使用されます。これらの異なる母集団でどのエンティティを使用するかをより正確に制御するには、それらを明示的に定義するファイルを作成し、[トレーニングデータ設定ファイルを編集して](machine-learning-processing-training-config-file.md)、これらのインデックスファイルを母集団にマッピングすることができます。このマッピングは、トレーニング設定ファイルの [`custom_split_filesnames`](#custom_split_filenames) キーの JSON オブジェクトによって指定されます。このオプションを使用する場合、`train` および `validation` キーにはファイル名を指定する必要がありますが、`test` キーでは省略可能です。

これらのファイルの形式は [Gremlin データ形式](bulk-load-tutorial-format-gremlin.md#bulk-load-tutorial-format-gremlin-systemheaders)に一致する必要があります。具体的には、ノードレベルのタスクでは、各ファイルにノード ID を一覧表示する `~id` ヘッダー付きの列が含まれている必要があります。エッジレベルのタスクでは、ファイルは `~from` および `~to` を指定して、エッジのソースノードとデスティネーションノードをそれぞれ示す必要があります。これらのファイルは、データ処理に使用されるエクスポートデータと同じ Amazon S3 の場所に配置する必要があります (「[`outputS3Path`](export-parameters.md#export-parameters-outputS3Path)」を参照)。

プロパティの分類や回帰タスクでは、これらのファイルで機械学習タスクのラベルをオプションで定義できます。その場合、ファイルには、[トレーニングデータ設定ファイルで定義](#machine-learning-graph-node-labels-config)されているのと同じヘッダー名のプロパティ列が必要です。エクスポートされたノードおよびエッジファイルとカスタム分割ファイルの両方でプロパティラベルが定義されている場合、カスタム分割ファイルが優先されます。