データセットを削除してすべてのデータを削除する - Amazon Personalize
データセットの削除 (コンソール)データセットの削除 (AWS CLI)データセットの削除 (AWS SDK)

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データセットを削除してすべてのデータを削除する

データセット内のすべてのデータを削除するには、データセットを削除します。Amazon Personalize コンソール、 AWS Command Line Interface （AWS CLI）、または AWS SDKsを使用してデータセットを削除できます。データセットを削除する前に、次の点に注意してください。

  • データセットを削除する前に、すべてのフィルターを削除する必要があります。

  • イベントトラッカーを作成した場合は、アイテムインタラクションデータセットを削除する前に削除する必要があります。

  • データセットを参照するメトリクス属性を作成した場合は、まずメトリクス属性を削除する必要があります。

  • User-Personalization-v2、User-Personalization、Next-Best-Action レシピ、または Top Picks for you and Recommended for you ユースケースを使用する場合、データセットを削除すると、関連するソリューションバージョンまたはレコメンダーの自動更新が停止します。

  • 関連付け済み DatasetImportJob は、CREATE PENDING または IN PROGRESS のステータスを持つことはできません。

  • 関連付けられた Recommenderまたは は、CREATE PENDING または IN PROGRESS のステータスを持つSolutionVersionことはできません。

データセットの削除 (コンソール)

Amazon Personalize コンソールでデータセットを削除するには、データセットの詳細ページに移動して [削除] を選択します。

データセットを削除するには

  1. https://console.aws.amazon.com/personalize/home で Amazon Personalize コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[Dataset groups] (データセットグループ) を選択します。

  3. [Dataset groups] (データセットグループ) のページで、データセットグループを選択します。

  4. ナビゲーションペインで、[Datasets] (データセット) を選択します。

  5. データセットを選択して、詳細ページを開きます。

  6. データセットの詳細ページで、データセットの削除と削除の確認を選択します。

データセットの削除 (AWS CLI)

次のコードは、 AWS CLI および DeleteDatasetオペレーションを使用してデータセットを削除する方法を示しています。

aws personalize delete-dataset --dataset-arn dataset-arn

データセットの削除 (AWS SDK)

次のコードは、 AWS SDKs と DeleteDatasetオペレーションを使用してデータセットを削除する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

response = personalize.delete_dataset(
    datasetArn = 'dataset ARN'
)
SDK for Java 2.x
public static void deleteDataset(PersonalizeClient personalizeClient,
                                 String datasetArn) {

    try {
        DeleteDatasetRequest deleteRequest = DeleteDatasetRequest.builder()
                .datasetArn(datasetArn)
                .build();

        int responseCode = personalizeClient.deleteDataset(deleteRequest).sdkHttpResponse().statusCode();
        System.out.println(responseCode);
    } catch (PersonalizeException e) {
        System.out.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
    }
}