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El campo targets de una configuración de exportación de datos de entrenamiento de JSON incluye una matriz de objetos de destino que especifica una tarea de entrenamiento y las etiquetas de las clases de machine learning para entrenar esta tarea. El contenido de los objetos de destino varía en función de si se está entrenando con datos de gráficos de propiedades o con datos RDF.
En el caso de las tareas de regresión y clasificación de nodos de gráficos de propiedades, los objetos de destino de la matriz pueden tener el siguiente aspecto:
{
"node": "(node property-graph label)",
"property": "(property name)",
"type" : "(used to specify classification or regression)",
"split_rate": [0.8,0.2,0.0],
"separator": ","
}En el caso de las tareas de predicción de enlaces, regresión o clasificación de bordes de gráficos de propiedades, pueden tener el siguiente aspecto:
{
"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": ","
}En el caso de las tareas de regresión y clasificación de nodos de RDF, los objetos de destino de la matriz pueden tener el siguiente aspecto:
{
"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]
}En el caso de las tareas de predicción de enlaces de RDF, los objetos de destino de la matriz pueden tener el siguiente aspecto:
{
"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]
}Los objetos de destino pueden incluir los siguientes campos:
Contenido
Campos de un objeto de destino de gráfico de propiedades
El campo de nodo (vértice) de un objeto de destino
La etiqueta de gráfico de propiedades de un nodo de destino (vértice). Un objeto de destino debe incluir un elemento node o un elemento edge, pero no ambos.
Un node puede tomar un único valor, como este:
"node": "Movie"O bien, en el caso de un vértice con varias etiquetas, puede tomar una matriz de valores, como, por ejemplo:
"node": ["Content", "Movie"]El campo de borde de un objeto objetivo con un gráfico de propiedades
Especifica un bordes de destino mediante sus etiquetas de nodo inicial, su propia etiqueta y sus etiquetas de nodo final. Un objeto de destino debe incluir un elemento edge o un elemento node, pero no ambos.
El valor de un campo edge es una matriz JSON de tres cadenas que representan las etiquetas del gráfico de propiedades del nodo inicial, la etiqueta del gráfico de propiedades del propio borde y las etiquetas del gráfico de propiedades del nodo final, de la siguiente manera:
"edge": ["Person_A", "knows", "Person_B"]Si el nodo inicial o el nodo final tienen varias etiquetas, inclúyalas en una matriz, como, por ejemplo:
"edge": [ ["Admin", Person_A"], "knows", ["Admin", "Person_B"] ]El campo de propiedades de un objeto objetivo del gráfico de propiedades
Especifica una propiedad del vértice o borde de destino, como, por ejemplo:
"property" : "rating"Este campo es obligatorio, excepto cuando la tarea de destino es la predicción de enlaces.
El campo de tipo de un objeto objetivo del gráfico de propiedades
Indica el tipo de tarea de destino que se va a realizar en el node o la edge, como, por ejemplo:
"type" : "regression"Los tipos de tareas compatibles con los nodos son:
classificationregression
Los tipos de tareas compatibles con los bordes son:
classificationregressionlink_prediction
Este campo es obligatorio.
El campo split_rate de un objeto de destino de un gráfico de propiedades
(Opcional) Una estimación de las proporciones de los nodos o los bordes que utilizarán las etapas de entrenamiento, validación y prueba, respectivamente. Estas proporciones se representan mediante una matriz de JSON de tres números entre cero y uno que suman uno:
"split_rate": [0.7, 0.1, 0.2]Si no proporciona el split_rate campo opcional, el valor estimado predeterminado es [0.9, 0.1, 0.0] para las tareas de clasificación y regresión y para las tareas de predicción de enlaces. [0.9,0.05, 0.05]
El campo separador de un objeto objetivo del gráfico de propiedades
(Opcional) Se utiliza con una tarea de clasificación.
El campo separator especifica un carácter que se utiliza para dividir el valor de una propiedad de destino en varios valores categóricos cuando se utiliza para almacenar varios valores de categoría en una cadena. Por ejemplo:
"separator": "|"La presencia de un campo separator indica que la tarea es una tarea de clasificación con varios destinos.
Campos de un objeto de destino de RDF
El campo de nodos de un objeto de destino RDF
Define el tipo de nodo de los nodos de destino. Se utiliza con tareas de clasificación de nodos o tareas de regresión de nodos. El tipo de nodo de un nodo de RDF se define mediante:
node_id, <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>, node_typeUn node de RDF puede tomar un único valor, como este:
"node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie"El campo de asunto de un objeto de destino RDF
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, subject define el tipo de nodo de origen de los bordes de destino.
"subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director"nota
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, subject debe usarse junto con predicate y object. Si no se proporciona alguna de estas tres opciones, todos los bordes se consideran el destino de entrenamiento.
El campo de predicado de un objeto de destino RDF
En el caso de las tareas de regresión y clasificación de nodos, predicate define los datos literales que se utilizan como la característica del nodo de destino de un nodo de destino.
"predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre"nota
Si los nodos de destino solo tienen un predicado que define la característica del nodo de destino, se puede omitir el campo predicate.
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, predicate define el tipo de relación de los bordes de destino:
"predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/direct"nota
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, predicate debe usarse junto con subject y object. Si no se proporciona alguna de estas tres opciones, todos los bordes se consideran el destino de entrenamiento.
El campo de objeto de un objeto de destino RDF
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, object define el tipo de nodo de destino de los bordes de destino:
"object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie"nota
En el caso de las tareas de predicción de enlaces, object debe usarse junto con subject y predicate. Si no se proporciona alguna de estas tres opciones, todos los bordes se consideran el destino de entrenamiento.
El campo de tipo de un objeto de destino RDF
Indica el tipo de tarea de destino que se va a realizar, como, por ejemplo:
"type" : "regression"Los tipos de tareas compatibles con los datos de RDF son:
link_predictionclassificationregression
Este campo es obligatorio.
El campo split_rate de un objeto de destino de gráfico de propiedades
(Opcional) Una estimación de las proporciones de los nodos o los bordes que utilizarán las etapas de entrenamiento, validación y prueba, respectivamente. Estas proporciones se representan mediante una matriz de JSON de tres números entre cero y uno que suman uno:
"split_rate": [0.7, 0.1, 0.2]Si no proporciona el campo opcional split_rate, el valor estimado predeterminado es [0.9, 0.1, 0.0].
