Requêtes de régression de nœuds Gremlin dans Neptune ML - Amazon Neptune

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Requêtes de régression de nœuds Gremlin dans Neptune ML

La régression des nœuds est similaire à la classification des nœuds, sauf que la valeur déduite du modèle de régression pour chaque nœud est numérique. Vous pouvez utiliser les mêmes requêtes Gremlin pour la régression des nœuds que pour la classification des nœuds, sauf pour les différences suivantes :

  • Encore une fois, dans Neptune ML, les nœuds font référence aux sommets.

  • Leproperties()étape prend la forme,properties().with("Neptune#ml.regression")et non deproperties().with("Neptune#ml.classification").

  • Le"Neptune#ml.limit« et"Neptune#ml.threshold"les prédicats ne sont pas applicables.

  • Lorsque vous filtrez la valeur, vous devez spécifier une valeur numérique.

Voici un exemple de requête de Classification de sommet :

g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint") .with("Neptune#ml.iamRoleArn", "arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role") .V("movie_1","movie_2","movie_3") .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression")

Vous pouvez appliquer un filtre sur la valeur déduite à l'aide d'un modèle de régression, comme illustré dans les exemples suivants :

g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint") .with("Neptune#ml.iamRoleArn","arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role") .V("movie_1","movie_2","movie_3") .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression") .value().is(P.gte(1600000)) g.with("Neptune#ml.endpoint","node-regression-movie-lens-endpoint") .with("Neptune#ml.iamRoleArn","arn:aws:iam::0123456789:role/sagemaker-role") .V("movie_1","movie_2","movie_3") .properties("revenue").with("Neptune#ml.regression") .hasValue(P.lte(1600000D))