Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

targetsBidang dalam suatu neptune_ml objek

targetsBidang dalam konfigurasi ekspor data JSON pelatihan berisi array objek target yang menentukan tugas pelatihan dan dan label kelas pembelajaran mesin untuk melatih tugas ini. Isi objek target bervariasi tergantung pada apakah Anda melatih data atau RDF data grafik properti.

Untuk klasifikasi node grafik properti dan tugas regresi, objek target dalam array dapat terlihat seperti ini:

{
  "node": "(node property-graph label)",
  "property": "(property name)",
  "type" : "(used to specify classification or regression)",
  "split_rate": [0.8,0.2,0.0],
  "separator": ","
}

Untuk tugas klasifikasi tepi grafik properti, regresi atau prediksi tautan, mereka dapat terlihat seperti ini:

{
  "edge": "(edge property-graph label)",
  "property": "(property name)",
  "type" : "(used to specify classification, regression or link_prediction)",
  "split_rate": [0.8,0.2,0.0],
  "separator": ","
}

Untuk tugas RDF klasifikasi dan regresi, objek target dalam array dapat terlihat seperti ini:

{
  "node": "(node type of an RDF node)",
  "predicate": "(predicate IRI)",
  "type" : "(used to specify classification or regression)",
  "split_rate": [0.8,0.2,0.0]
}

Untuk tugas prediksi RDF tautan, objek target dalam array dapat terlihat seperti ini::

{
  "subject": "(source node type of an edge)",
  "predicate": "(relation type of an edge)",
  "object": "(destination node type of an edge)",
  "type" : "link_prediction",
  "split_rate": [0.8,0.2,0.0]
}

Objek target dapat berisi bidang-bidang berikut:

Bidang dalam objek target grafik properti

Bidang node (simpul) dalam objek target

Label grafik properti dari simpul target (simpul). Objek target harus mengandung node elemen atau edge elemen, tetapi tidak keduanya.

A node dapat mengambil salah satu nilai tunggal, seperti ini:

  "node": "Movie"

Atau, dalam kasus simpul multi-label, dapat mengambil array nilai, seperti ini:

  "node": ["Content", "Movie"]

edgeBidang dalam objek target grafik properti

Menentukan tepi target dengan label node awal, labelnya sendiri, dan label end-node nya. Objek target harus mengandung edge elemen atau node elemen, tetapi tidak keduanya.

Nilai edge bidang adalah JSON larik dari tiga string yang mewakili label grafik properti simpul awal, label grafik properti dari tepi itu sendiri, dan label grafik properti simpul akhir, seperti ini:

  "edge": ["Person_A", "knows", "Person_B"]

Jika node awal dan/atau node akhir memiliki beberapa label, lampirkan dalam array, seperti ini:

  "edge": [ ["Admin", Person_A"], "knows", ["Admin", "Person_B"] ]

propertyBidang dalam objek target grafik properti

Menentukan properti dari simpul target atau tepi, seperti ini:

  "property" : "rating"

Bidang ini diperlukan, kecuali jika tugas target adalah prediksi tautan.

typeBidang dalam objek target grafik properti

Menunjukkan jenis tugas target yang akan dilakukan pada node atauedge, seperti ini:

  "type" : "regression"

Jenis tugas yang didukung untuk node adalah:

Jenis tugas yang didukung untuk tepi adalah:

Bidang ini wajib diisi.

split_rateBidang dalam objek target grafik properti

(Opsional) Perkiraan proporsi node atau tepi yang akan digunakan masing-masing tahap pelatihan, validasi, dan pengujian. Proporsi ini diwakili oleh JSON array tiga angka antara nol dan satu yang menambahkan hingga satu:

"split_rate": [0.7, 0.1, 0.2]

Jika Anda tidak menyediakan split_rate bidang opsional, nilai estimasi default adalah [0.9, 0.1, 0.0] untuk tugas klasifikasi dan regresi, dan [0.9,0.05, 0.05] untuk tugas prediksi tautan.

separatorBidang dalam objek target grafik properti

(Opsional) Digunakan dengan tugas klasifikasi.

separatorBidang menentukan karakter yang digunakan untuk membagi nilai properti target menjadi beberapa nilai kategoris ketika digunakan untuk menyimpan beberapa nilai kategori dalam string. Sebagai contoh:

"separator": "|"

Kehadiran separator bidang menunjukkan bahwa tugas tersebut adalah tugas klasifikasi multi-target.

Bidang dalam objek RDF target

nodeBidang dalam objek RDF target

Mendefinisikan jenis node node target. Digunakan dengan tugas klasifikasi node atau tugas regresi node. Jenis node dari node di RDF didefinisikan oleh:

  node_id, <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>, node_type

An hanya RDF node dapat mengambil satu nilai, seperti ini:

  "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie"

subjectBidang dalam objek RDF target

Untuk tugas prediksi tautan, subject tentukan jenis simpul sumber dari tepi target.

  "subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director"

predicateBidang dalam objek RDF target

Untuk tugas klasifikasi node dan regresi node, predicate mendefinisikan data literal apa yang digunakan sebagai fitur node target dari node target.

  "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre"

Untuk tugas prediksi tautan, predicate tentukan jenis relasi tepi target:

"predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/direct"

objectBidang dalam objek RDF target

Untuk tugas prediksi tautan, object tentukan jenis simpul tujuan dari tepi target:

  "object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie"

typeBidang dalam objek RDF target

Menunjukkan jenis tugas target yang akan dilakukan, seperti ini:

  "type" : "regression"

Jenis tugas yang didukung untuk RDF data adalah:

Bidang ini wajib diisi.

split_rateBidang dalam objek target grafik properti

(Opsional) Perkiraan proporsi node atau tepi yang akan digunakan masing-masing tahap pelatihan, validasi, dan pengujian. Proporsi ini diwakili oleh JSON array tiga angka antara nol dan satu yang menambahkan hingga satu:

"split_rate": [0.7, 0.1, 0.2]

Jika Anda tidak menyediakan split_rate bidang opsional, nilai estimasi default adalah[0.9, 0.1, 0.0].