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# Predicados do Neptune ML usados em consultas de inferência do SPARQL
<a name="machine-learning-sparql-inference-query-predicates"></a>

Os seguintes predicados são usados com inferência do SPARQL:

## Predicado `neptune-ml:timeout`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-timeout"></a>

Especifica o tempo limite para conexão com o servidor remoto. Não deve ser confundido com o tempo limite da solicitação de consulta, que é o tempo máximo que o servidor pode levar para atender a uma solicitação.

Observe que, se o tempo limite da consulta ocorrer antes do tempo limite do serviço especificado pelo predicado `neptune-ml:timeout`, a conexão do serviço também será cancelada.

## Predicado `neptune-ml:outputClass`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-outputClass"></a>

O predicado `neptune-ml:outputClass` só é usado para definir a classe do objeto previsto para previsão de objetos ou do assunto previsto para a previsão do assunto.

## Predicado `neptune-ml:outputScore`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-outputScore"></a>

O predicado `neptune-ml:outputScore` é um número positivo que representa a probabilidade de que a saída de um modelo de machine learning esteja correta.

## Predicado `neptune-ml:modelType`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-modelType"></a>

O predicado `neptune-ml:modelType` especifica o tipo de modelo de machine learning que está sendo treinado:
+ `OBJECT_CLASSIFICATION`
+ `OBJECT_REGRESSION`
+ `OBJECT_PREDICTION`
+ `SUBJECT_PREDICTION`

## Predicado `neptune-ml:input`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-input"></a>

O predicado `neptune-ml:input` se refere à lista de URIs usados como entradas para o Neptune ML.

## Predicado `neptune-ml:output`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-output"></a>

O predicado `neptune-ml:output` se refere à lista de conjuntos de vinculação em que o Neptune ML gera resultados.

## Predicado `neptune-ml:predicate`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-predicate"></a>

O predicado `neptune-ml:predicate` é usado de forma diferente dependendo da tarefa que estiver sendo realizada:
+ Para **previsão de objetos ou assuntos**: define o tipo de predicado (o tipo de borda ou de relacionamento).
+ Para **classificação e regressão de objetos**: define o literal (propriedade) que queremos prever.

## Predicado `neptune-ml:batchSize`
<a name="machine-learning-sparql-inference-predicates-batchSize"></a>

O `neptune-ml:batchSize` especifica o tamanho da entrada para a chamada de serviço remoto.