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# SPARQL オブジェクト分類の例
<a name="machine-learning-sparql-inference-object-classification"></a>

Neptune ML での SPARQL オブジェクト分類では、モデルは述語値の 1 つに基づいてトレーニングされます。これは、その述語が特定の主語にまだ存在していない場合に便利です。

オブジェクト分類モデルを使用すると、カテゴリカル述語値のみを推論できます。

次のクエリは、`foaf:Person` タイプのすべての入力の <http://www.example.org/team> 述語値を予測しようとします。

```
SELECT * WHERE { ?input a foaf:Person .
  SERVICE neptune-ml:inference {
    neptune-ml:config neptune-ml:modelType 'OBJECT_CLASSIFICATION' ;
                      neptune-ml:input ?input ;
                      neptune-ml:predicate <http://www.example.org/team> ;
                      neptune-ml:output ?output .
  }
}
```

このクエリは、次のようにカスタマイズできます。

```
SELECT * WHERE { ?input a foaf:Person .
  SERVICE neptune-ml:inference {
    neptune-ml:config neptune-ml:endpoint 'node-prediction-account-balance-endpoint' ;
                      neptune-ml:iamRoleArn 'arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role' ;

                      neptune-ml:batchSize "40"^^xsd:integer ;
                      neptune-ml:timeout "1000"^^xsd:integer ;

                      neptune-ml:modelType 'OBJECT_CLASSIFICATION' ;
                      neptune-ml:input ?input ;
                      neptune-ml:predicate <http://www.example.org/team> ;
                      neptune-ml:output ?output .
  }
}
```