線形学習者応答形式 - Amazon SageMaker

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線形学習者応答形式

JSON レスポンスの形式

Amazon SageMaker の組み込みアルゴリズムはすべて、で説明されている一般的な入力推論形式に従います。共通データ形式-推論の例。以下は、SageMaker 線形学習者アルゴリズムで使用可能な出力形式です。

バイナリの分類

let response = { "predictions": [ { "score": 0.4, "predicted_label": 0 } ] }

複数クラスの分類

let response = { "predictions": [ { "score": [0.1, 0.2, 0.4, 0.3], "predicted_label": 2 } ] }

回帰

let response = { "predictions": [ { "score": 0.4 } ] }

JSONLINES レスポンスの形式

バイナリの分類

{"score": 0.4, "predicted_label": 0}

複数クラスの分類

{"score": [0.1, 0.2, 0.4, 0.3], "predicted_label": 2}

回帰

{"score": 0.4}

RECORDIO レスポンス形式

バイナリの分類

[ Record = { features = {}, label = { 'score': { keys: [], values: [0.4] # float32 }, 'predicted_label': { keys: [], values: [0.0] # float32 } } } ]

複数クラスの分類

[ Record = { "features": [], "label": { "score": { "values": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] }, "predicted_label": { "values": [3] } }, "uid": "abc123", "metadata": "{created_at: '2017-06-03'}" } ]

回帰

[ Record = { features = {}, label = { 'score': { keys: [], values: [0.4] # float32 } } } ]