翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
JSON レスポンス形式
すべての Amazon SageMaker AI 組み込みアルゴリズムは、「一般的なデータ形式 - 推論」で説明されている一般的な入力推論形式に準拠しています。 SageMaker AI 線形学習アルゴリズムで使用できる出力形式を次に示します。
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
}
}
}
]