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Formatos de resposta e solicitação para k-NN

Todos os algoritmos integrados do Amazon SageMaker AI aderem ao formato de inferência de entrada comum descrito em Formatos de dados comuns para inferência. Esse tópico contém uma lista dos formatos de saída disponíveis para o algoritmo k-vizinhos mais próximo do SageMaker AI.

ENTRADA: Formato da solicitação CSV

content-type: text/csv

1.2,1.3,9.6,20.3

Aceita label_size ou um parâmetro de codificação. Ele assume um label_size de 0 e uma codificação utf-8.

ENTRADA: Formato de solicitação JSON

content-type: application/json

{
  "instances": [
    {"data": {"features": {"values": [-3, -1, -4, 2]}}},
    {"features": [3.0, 0.1, 0.04, 0.002]}]
}

ENTRADA: Formato de solicitação JSONLINES

content-type: application/jsonlines

{"features": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]}
{"data": {"features": {"values": [1.5, 16.0, 14.0, 23.0]}}

ENTRADA: Formato de solicitação RECORDIO

content-type: application/x-recordio-protobuf

[
    Record = {
        features = {
            'values': {
                values: [-3, -1, -4, 2]  # float32
            }
        },
        label = {}
    },
    Record = {
        features = {
            'values': {
                values: [3.0, 0.1, 0.04, 0.002]  # float32
            }
        },
        label = {}
    },
] 

SAÍDA: Formato de resposta JSON

accept: application/json

{
  "predictions": [
    {"predicted_label": 0.0},
    {"predicted_label": 2.0}
  ]
}

SAÍDA: Formato de resposta JSONLINES

accept: application/jsonlines

{"predicted_label": 0.0}
{"predicted_label": 2.0}

SAÍDA: Formato de resposta VERBOSE JSON

No modo detalhado, a API fornece aos resultados da pesquisa o vetor de distâncias, classificadas da menor para a maior, com os elementos correspondentes no vetor de rótulos. Neste exemplo, k está definido como 3.

accept: application/json; verbose=true

{
  "predictions": [
    {
        "predicted_label": 0.0,
        "distances": [3.11792408, 3.89746071, 6.32548437],
        "labels": [0.0, 1.0, 0.0]
    },
    {
        "predicted_label": 2.0,
        "distances": [1.08470316, 3.04917915, 5.25393973],
        "labels": [2.0, 2.0, 0.0]
    }
  ]
}

SAÍDA: Formato de resposta RECORDIO-PROTOBUF

content-type: application/x-recordio-protobuf

[
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            }
        }
    },
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [2.0]  # float32
            }
        }
    }
]

SAÍDA: Formato de resposta VERBOSE RECORDIO-PROTOBUF

No modo detalhado, a API fornece aos resultados da pesquisa o vetor de distâncias, classificadas da menor para a maior, com os elementos correspondentes no vetor de rótulos. Neste exemplo, k está definido como 3.

accept: application/x-recordio-protobuf; verbose=true

[
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            },
            'distances': {
                values: [3.11792408, 3.89746071, 6.32548437]  # float32
            },
            'labels': {
                values: [0.0, 1.0, 0.0]  # float32
            }
        }
    },
    Record = {
        features = {},
        label = {
            'predicted_label': {
                values: [0.0]  # float32
            },
            'distances': {
                values: [1.08470316, 3.04917915, 5.25393973]  # float32
            },
            'labels': {
                values: [2.0, 2.0, 0.0]  # float32
            }
        }
    }
]

SAÍDA DE AMOSTRA para o algoritmo k-NN

Para tarefas de regressor:

[06/08/2018 20:15:33 INFO 140026520049408] #test_score (algo-1) : ('mse', 0.013333333333333334)

Para tarefas de classificador:

[06/08/2018 20:15:46 INFO 140285487171328] #test_score (algo-1) : ('accuracy', 0.98666666666666669)