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# トレーニングに使用するアイテムインタラクションデータの選択
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**重要**  
デフォルトでは、すべての新しいソリューションで自動トレーニングが使用されます。自動トレーニングでは、ソリューションがアクティブな間はトレーニングコストが発生します。不要なコストを避けるために、完了したら[ソリューションを更新](updating-solution.md)して自動トレーニングを無効にすることができます。トレーニングのコストの詳細については、「[Amazon Personalize の料金](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/)」を参照してください。

Amazon Personalize がソリューションバージョンの作成 (モデルのトレーニング) 時に使用するアイテムインタラクションデータセットのイベントを選択できます。トレーニングの前にアイテムインタラクションデータを選択すると、データの関連するサブセットのみをトレーニングに使用したり、ノイズを除去して、より最適化されたモデルをトレーニングしたりできます。アイテムインタラクションデータセットの詳細については、「[アイテムインタラクションデータ](interactions-datasets.md)」を参照してください。

**注記**  
User-Personalization-v2 または Personalized-Ranking-v2 を使用する場合、トレーニングコストは、イベントタイプまたは値でフィルタリングする前のアイテムインタラクションデータに基づきます。料金の詳細については、「[Amazon Personalize の料金表](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/)」を参照してください。

アイテムインタラクションデータは次のように選択できます。
+ **タイプに基づいてレコードを選択する** - ソリューションを設定するときに、アイテムインタラクションデータセットの EVENT\_TYPE 列にイベントタイプが含まれている場合、オプションで、トレーニングで使用するイベントタイプを指定できます。例えば、アイテムのインタラクションデータセットに *purchase*、*click*、*watch* のイベントタイプが含まれており、Amazon Personalize で *watch* イベントのみを使用してモデルをトレーニングする場合、ソリューションを設定するときに、Amazon Personalize がトレーニングで使用する `event type` として *watch* を提供します。

  複数のイベントタイプがあり、User-Personalization-v2 レシピまたは Personalized-Ranking-v2 レシピを使用する場合、カスタムソリューションを設定するときに、タイプごとに異なる重みを指定できます。例えば、click イベントよりも purchase イベントに重みを付けるようにソリューションを設定できます。詳細については、「[イベント設定によるソリューションの最適化](optimizing-solution-events-config.md)」を参照してください。

   アイテムインタラクションデータセットの EVENT\_TYPE 列に複数のイベントタイプがあり、ソリューションを設定するときにイベントタイプを指定しなかった場合、Amazon Personalize は、タイプにかかわらず、すべてのアイテムインタラクションデータを同じ重みでトレーニングに使用します。
+ **タイプと値に基づいてレコードを選択する** - ソリューションを設定するときに、アイテムインタラクションデータセットに EVENT\_TYPE フィールドと EVENT\_VALUE フィールドが含まれている場合、トレーニングからレコードを除外するためのしきい値として特定の値を設定できます。例えば、EVENT\_TYPE が *[watch]* (視聴) のイベントの EVENT\_VALUE データが、ユーザーが視聴した動画のパーセンテージ (%) である場合であって、イベント値のしきい値を 0.5 に、イベントタイプを *[watch]* (視聴) に設定する場合、Amazon Personalize は、EVENT\_VALUE が 0.5 以上の *[watch]* (視聴) インタラクションイベントのみを使用してモデルをトレーニングします。

次のコードは、SDK for Python (Boto3) を使用して、ユーザーが動画の半分以上を視聴した `watch` イベントのみを使用するソリューションを作成する方法を示しています。

```
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_solution_response = personalize.create_solution(
    name = 'solution name',
    datasetGroupArn = 'arn:aws:personalize:region:accountId:dataset-group/datasetGroupName',
    recipeArn = 'arn:aws:personalize:::recipe/aws-user-personalization-v2',
    eventType = 'watch',
    solutionConfig = {
        "eventValueThreshold": "0.5"
    }
)

# Store the solution ARN
solution_arn = create_solution_response['solutionArn']

# Use the solution ARN to get the solution status
solution_description = personalize.describe_solution(solutionArn = solution_arn)['solution']
print('Solution status: ' + solution_description['status'])
```