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。

# 表形式データに対するエンドポイントリクエスト
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request"></a>

トレーニング後のバイアス分析と特徴量重要度分析のモデル予測を取得するために、SageMaker Clarify 処理ジョブは表形式のデータをバイトにシリアル化し、それらをリクエストペイロードとして推論エンドポイントに送信します。この表形式のデータは、入力データセットから取得されるか、生成されます。合成データの場合は、SHAP 分析または PDP 分析用に explainer が生成します。

リクエストペイロードのデータ形式は、分析設定 `content_type` パラメータで指定する必要があります。パラメータが指定されていない場合、SageMaker Clarify 処理ジョブは `dataset_type` パラメータの値をコンテンツタイプとして使用します。`content_type` または `dataset_type` の詳細については、「[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)」を参照してください。

以下のセクションでは、CSV 形式と JSON Lines 形式のエンドポイントリクエストの例を示します。

## CSV 形式のエンドポイントリクエスト
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-csv"></a>

SageMaker Clarify 処理ジョブは、データを CSV 形式 (MIME タイプ: `text/csv`) にシリアル化できます。次の表は、シリアル化されたリクエストペイロードの例を示しています。


| エンドポイントリクエストペイロード (文字列表現) | コメント | 
| --- | --- | 
|  '1,2,3,4'  |  単一レコード (4 つの数値特徴量)。  | 
|  '1,2,3,4\$1n5,6,7,8'  |  改行 '\$1n' で区切られた 2 つのレコード。  | 
|  '"これはよい製品です",5'  |  単一レコード (テキスト特徴量と数値特徴量)。  | 
|  ‘"これはよい製品です",5\$1n"悪いショッピング体験",1’  |  2 つのレコード  | 

## エンドポイントリクエストは JSON ライン形式である
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-jsonlines"></a>

SageMaker Clarify 処理ジョブは、データを SageMaker AI JSON 行の高密度形式 (MIME タイプ: `application/jsonlines`) にシリアル化できます。JSON 行の詳細については、「[JSONLINES リクエストの形式](cdf-inference.md#cm-jsonlines)」を参照してください。

表形式のデータを JSON データに変換するには、分析設定 `content_template` パラメータにテンプレート文字列を指定します。`content_template` の詳細については、[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)を参照してください。次の表は、シリアル化された JSON Lines リクエストペイロードの例を示しています。


| エンドポイントリクエストペイロード (文字列表現) | コメント | 
| --- | --- | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1'  |  単一レコード。この場合、テンプレートは `'{"data":{"features":$features}}' ` のリストのようになり、`$features` は特徴量リスト `[1,2,3,4]` に置き換えられます。  | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1\$1n\$1"data":\$1"features":[5,6,7,8]\$1\$1'  |  2 つのレコード。  | 
|  '\$1"features":["これはよい製品です",5]\$1'  |  単一レコード。この場合、テンプレートは `'{"features":$features}'` のリストのようになり、\$1features は特徴量リスト `["This is a good product",5]` に置き換えられます。  | 
|  '\$1"features":["これはよい製品です",5]\$1\$1n\$1"features":["悪いショッピング体験",1]\$1'  |  2 つのレコード。  | 

## エンドポイントリクエストは JSON ライン形式である
<a name="clarify-processing-job-data-format-tabular-request-json"></a>

SageMaker Clarify 処理ジョブは、データを任意の JSON 構造 (MIME タイプ: `application/json`) にシリアル化できます。そのためには、分析設定 `content_template` パラメータにテンプレート文字列を指定する必要があります。これは SageMaker Clarify 処理ジョブによって外部の JSON 構造を構築するために使用されます。各レコードの JSON 構造を構築するために使用する `record_template` のテンプレート文字列も指定する必要があります。`content_template` と `record_template` の詳細については、「[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)」を参照してください。

**注記**  
`content_template` と `record_template` は文字列パラメータであるため、JSON シリアル化構造の一部である二重引用符 (`"`) は、設定ではエスケープ文字として記載する必要があります。例えば、Python で二重引用符をエスケープしたい場合は、`content_template` に次のように入力できます。  

```
"{\"data\":{\"features\":$record}}}"
```

次の表は、シリアル化された JSON リクエストペイロードと、その構築に必要な対応する `content_template` パラメータと `record_template` パラメータの例を示しています。


| エンドポイントリクエストペイロード (文字列表現) | コメント | content\$1template | record\$1template | 
| --- | --- | --- | --- | 
|  '\$1"data":\$1"features":[1,2,3,4]\$1\$1'  |  一度に 1 つのレコード。  |  '\$1"data":\$1"features":\$1record\$1\$1\$1'  |  “\$1features"  | 
|  '\$1"instances":[[0, 1], [3, 4]], "feature-names": ["A", "B"]\$1'  |  特徴量名を含むマルチレコード。  |  ‘\$1"instances":\$1records, "feature-names":\$1feature\$1names\$1'  |  “\$1features"  | 
|  '[\$1"A": 0, "B": 1\$1, \$1"A": 3, "B": 4\$1]'  |  マルチレコードとキーと値のペア。  |  “\$1records"  |  “\$1features\$1kvp"  | 
|  ‘\$1"A": 0, "B": 1\$1'  |  一度に 1 つのレコードとキーと値のペア  |  "\$1record"  |  "\$1features\$1kvp"  | 
|  ‘\$1"A": 0, "nested": \$1"B": 1\$1\$1'  |  代替方法として、任意の構造に対して非常に詳細な Record\$1template を使用します。  |  "\$1record"  |  '\$1"A": "\$1\$1A\$1", "nested": \$1"B": "\$1\$1B\$1"\$1\$1'  |