使用 `additionalParams` 中的参数调整模型训练配置的示例

使用 `additionalParams` 的属性图示例

为模型训练配置指定默认分割率

在以下示例中，split_rate 参数设置模型训练的默认分割率。如果未指定默认分割率，则训练将使用 [0.9、0.1、0.0] 的值。您可以通过为每个目标指定一个 split_rate 来覆盖每个目标的默认值。

在以下示例中，default split_rate 字段表示应使用分割率 [0.7,0.1,0.2]，除非针对每个目标进行覆盖：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "split_rate": [0.7,0.1,0.2],
    "targets": [
      (...)
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定节点分类任务

要指明哪个节点属性包含用于训练的带标签的示例，请使用 "type" : "classification" 向 targets 数组中添加节点分类元素。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

在以下示例中，node 目标表示应将每个 Movie 节点的 genre 属性视为节点类别标签。split_rate 值将覆盖默认分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "genre",
        "type": "classification",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定多类别节点分类任务

要指明哪个节点属性包含用于训练的多个带标签的示例，请使用 "type" : "classification" 以及 separator（指定一个可用于将目标属性值拆分为多个分类值的字符），从而将节点分类元素添加到目标数组中。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

在以下示例中，node 目标表示应将每个 Movie 节点的 genre 属性视为节点类别标签。separator 字段表示每个流派属性都包含多个以分号分隔的值：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "genre",
        "type": "classification",
        "separator": ";"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定节点回归任务

要指明哪个节点属性包含用于训练目的的带标签的回归，请使用 "type" : "regression" 将节点回归元素添加到目标数组中。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 node 目标表示应将每个 Movie 节点的 rating 属性视为节点回归标签：


    "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "rating",
        "type" : "regression",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ],
    "features": [
      ...
    ]
  }
}

为模型训练配置指定边缘分类任务

要指明哪个边缘属性包含用于训练目的的带标签的示例，请使用 "type" : "regression" 向 targets 数组中添加边缘元素。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 edge 目标表示应将每个 knows 边缘的 metAtLocation 属性视为边缘类别标签：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "knows", "Person"],
        "property": "metAtLocation",
        "type": "classification"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定多类别边缘分类任务

要指明哪个边缘属性包含用于训练目的的多个带标签的示例，请使用 "type" : "classification" 和 separator 字段（此字段指定用于将目标属性值拆分为多个类别值的字符），向 targets 数组添加一个边缘元素。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 edge 目标表示应将每个 repliedTo 边缘的 sentiment 属性视为边缘类别标签。分隔符字段表示每个情绪属性都包含多个以逗号分隔的值：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "repliedTo", "Message"],
        "property": "sentiment",
        "type": "classification",
        "separator": ","
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定边缘回归

要指明哪个边缘属性包含用于训练目的的带标签的回归示例，请使用 "type" : "regression" 向 targets 数组中添加 edge 元素。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 edge 目标表示应将每个 reviewed 边缘的 rating 属性视为边缘回归：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Person", "reviewed", "Movie"],
        "property": "rating",
        "type" : "regression"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定链接预测任务

要指示应使用哪些边缘进行链接预测训练目的，请使用 "type" : "link_prediction" 向目标数组添加边缘元素。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 edge 目标表示应使用 cites 边缘进行链接预测：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "edge": ["Article", "cites", "Article"],
        "type" : "link_prediction"
      }
    ],
    "features": [
      (...)
    ]
  }
}

指定数值桶特征

您可以通过将 "type": "bucket_numerical" 添加到 features 数组中来为节点属性指定数值数据特征。

以下 node 特征表示应将每个 Person 节点的 age 属性视为数字桶特征：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Person",
        "property": "age",
        "type": "bucket_numerical",
        "range": [1, 100],
        "bucket_cnt": 5,
        "slide_window_size": 3,
        "imputer": "median"
      }
    ]
  }
}

指定 `Word2Vec` 特征

您可以通过将 "type": "text_word2vec" 添加到 features 数组中来为节点属性指定 Word2Vec 特征。

以下 node 特征表示应将每个 Movie 节点的 description 属性视为 Word2Vec 特征：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_word2vec",
        "language": "en_core_web_lg"
      }
    ]
  }
}

指定 `FastText` 特征

您可以通过将 "type": "text_fasttext" 添加到 features 数组中来为节点属性指定 FastText 特征。language 字段为必需字段，并且必须指定以下语言之一：

en（英语）
zh（中文）
hi（印地语）
es（西班牙语）
fr（法语）

请注意，在特征中，text_fasttext 编码不能同时处理多种语言。

以下 node 特征表示应将每个 Movie 节点的法语 description 属性视为 FastText 特征：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_fasttext",
        "language": "fr",
        "max_length": 1024
      }
    ]
  }
}

指定 `Sentence BERT` 特征

您可以通过将 "type": "text_sbert" 添加到 features 数组中来为节点属性指定 Sentence BERT 特征。您无需指定语言，因为该方法使用多语言模型自动对文本特征进行编码。

以下 node 特征表示应将每个 Movie 节点的 description 属性视为 Sentence BERT 特征：


"additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "description",
        "type": "text_sbert128",
      }
    ]
  }
}

指定 `TF-IDF` 特征

您可以通过将 "type": "text_tfidf" 添加到 features 数组中来为节点属性指定 TF-IDF 特征。

以下 node 特征表示应将每个 Person 节点的 bio 属性视为 TF-IDF 特征：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Movie",
        "property": "bio",
        "type": "text_tfidf",
        "ngram_range": [1, 2],
        "min_df": 5,
        "max_features": 1000
      }
    ]
  }
}

指定 `datetime` 特征

导出过程会自动推理日期属性的 datetime 特征。但是，如果要限制用于 datetime 特征的 datetime_parts，或者覆盖特征规范，以便将通常被视为 auto 特征的属性显式地视为 datetime 特征，则可以通过向特征数组中添加 "type": "datetime" 来实现。

以下 node 特征表示应将每个 Post 节点的 createdAt 属性视为 datetime 特征：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Post",
        "property": "createdAt",
        "type": "datetime",
        "datetime_parts": ["month", "weekday", "hour"]
      }
    ]
  }
}

指定 `category` 特征

导出过程会自动推理字符串属性和包含多个值的数值属性的 auto 特征。对于包含单个值的数值属性，它会推理 numerical 特征。对于日期属性，它会推理 datetime 特征。

如果要覆盖特征规范以便将属性视为分类特征，请向特征数组中添加 "type": "category"。如果该属性包含多个值，请包含 separator 字段。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Post",
        "property": "tag",
        "type": "category",
        "separator": "|"
      }
    ]
  }
}

指定 `numerical` 特征

如果要覆盖特征规范以便将属性视为 numerical 特征，请向特征数组中添加 "type": "numerical"。如果该属性包含多个值，请包含 separator 字段。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "Recording",
        "property": "duration",
        "type": "numerical",
        "separator": ","
      }
    ]
  }
}

指定 `auto` 特征

如果要覆盖特征规范以便将属性视为 auto 特征，请向特征数组中添加 "type": "auto"。如果该属性包含多个值，请包含 separator 字段。例如：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      ...
    ],
    "features": [
      {
        "node": "User",
        "property": "role",
        "type": "auto",
        "separator": ","
      }
    ]
  }
}

使用 `additionalParams` 的 RDF 示例

为模型训练配置指定默认分割率

在以下示例中，default split_rate 字段表示应使用分割率 [0.7,0.1,0.2]，除非针对每个目标进行覆盖：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "split_rate": [0.7,0.1,0.2],
    "targets": [
      (...)
    ]
  }
}

为模型训练配置指定节点分类任务

要指明哪个节点属性包含用于训练的带标签的示例，请使用 "type" : "classification" 向 targets 数组中添加节点分类元素。添加节点字段以指示目标节点的节点类型。添加 predicate 字段以定义哪些文本数据用作目标节点的目标节点特征。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

在以下示例中，node 目标表示应将每个 Movie 节点的 genre 属性视为节点类别标签。split_rate 值将覆盖默认分割率：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/genre",
        "type": "classification",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ]
  }
}

为模型训练配置指定节点回归任务

要指明哪个节点属性包含用于训练目的的带标签的回归，请使用 "type" : "regression" 将节点回归元素添加到目标数组中。添加 node 字段以指示目标节点的节点类型。添加 predicate 字段以定义哪些文本数据用作目标节点的目标节点特征。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 node 目标表示应将每个 Movie 节点的 rating 属性视为节点回归标签：


    "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "node": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/rating",
        "type": "regression",
        "split_rate": [0.7,0.1,0.2]
      }
    ]
  }
}

为特定边缘指定链接预测任务

要指示应使用哪些边缘进行链接预测训练目的，请使用 "type" : "link_prediction" 向目标数组添加边缘元素。添加 subject、predicate 和 object 字段以指定边缘类型。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。

以下 edge 目标表示应使用将 Directors 连接到 Movies 的 directed 边缘进行链路预测：


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "subject": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Director",
        "predicate": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/datatypeProperty/directed",
        "object": "http://aws.amazon.com/neptune/csv2rdf/class/Movie",
        "type" : "link_prediction"
      }
    ]
  }
}

为所有边缘指定链接预测任务

要指示应使用所有边缘进行链接预测训练目的，请使用 "type" : "link_prediction" 向目标数组添加 edge 元素。请勿添加 subject、predicate 或 object 字段。如果您想覆盖默认分割率，则可添加 split_rate 字段。


  "additionalParams": {
  "neptune_ml": {
    "version": "v2.0",
    "targets": [
      {
        "type" : "link_prediction"
      }
    ]
  }
}

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特征

数据处理

使用 additionalParams 中的参数调整模型训练配置的示例

目录

使用 additionalParams 的属性图示例

为模型训练配置指定默认分割率

为模型训练配置指定节点分类任务

为模型训练配置指定多类别节点分类任务

为模型训练配置指定节点回归任务

为模型训练配置指定边缘分类任务

为模型训练配置指定多类别边缘分类任务

为模型训练配置指定边缘回归

为模型训练配置指定链接预测任务

指定数值桶特征

指定 Word2Vec 特征

指定 FastText 特征

指定 Sentence BERT 特征

指定 TF-IDF 特征

指定 datetime 特征

指定 category 特征

指定 numerical 特征

指定 auto 特征

使用 additionalParams 的 RDF 示例

为模型训练配置指定默认分割率

为模型训练配置指定节点分类任务

为模型训练配置指定节点回归任务

为特定边缘指定链接预测任务

为所有边缘指定链接预测任务

使用 `additionalParams` 中的参数调整模型训练配置的示例

使用 `additionalParams` 的属性图示例

指定 `Word2Vec` 特征

指定 `FastText` 特征

指定 `Sentence BERT` 特征

指定 `TF-IDF` 特征

指定 `datetime` 特征

指定 `category` 特征

指定 `numerical` 特征

指定 `auto` 特征

使用 `additionalParams` 的 RDF 示例