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这些区域有：features字段中的neptune_ml
属性值和 RDF 文字有不同的格式和数据类型。为了在机器学习中实现良好的性能，必须将这些值转换为称为数字编码功能.
Neptune ML 将特征提取和编码作为数据导出和数据处理步骤的一部分执行，如中所述Neptune ML 中的功能编码.
对于属性图数据集，导出过程会自动推断auto字符串属性和包含倍数值的数字属性的功能。对于包含单个值的数字属性，它推断numerical功能。对于日期属性，它推断datetime功能。
如果要覆盖自动推断的功能规范，或者为属性添加存储桶数字、TF-IDF 或 Word2VEC 规范，则可以使用功能字段控制要素编码。
您只能使用features字段来控制属性图数据的功能规格，而不是 RDF 数据的功能规范。
这些区域有：features字段包含节点属性功能的 JSON 数组。数组中的对象可以包含以下字段：
目录
这些区域有：node字段中的features
这些区域有：node字段指定要素折点的属性图标签。例如：
"node": "Person"
如果顶点有多个标签，请使用数组来包含它们。例如：
"node": ["Admin", "Person"]
这些区域有：edge字段中的features
这些区域有：edge字段指定要素边的边类型。边缘类型由一个数组组成，其中包含源顶点的属性图标签、边的属性图标签和目标顶点的属性图标签。指定边要素时，必须提供所有三个值。例如：
"edge": ["User", "reviewed", "Movie"]
如果边类型的源或目标顶点具有多个标签，请使用另一个数组来包含它们。例如：
"edge": [["Admin", "Person"]. "edited", "Post"]
这些区域有：property字段中的features
使用属性参数指定由node参数。例如：
"property" : "age"
可能的值type要素字段
这些区域有：type参数指定要定义的要素的类型。例如：
"type": "bucket_numerical"
可能的值type参数
-
"auto"— 指定 Neptune ML 应自动检测属性类型并应用正确的功能编码。网络 ACL 和安全组都允许 (因此可到达您的实例) 的发起 ping 的auto功能也可以有可选项separator字段中返回的子位置类型。 -
"category"— 此功能编码将属性值表示为许多类别之一。换句话说，该功能可以采用一个或多个离散值。一个category功能也可以有可选项separator字段中返回的子位置类型。 -
"numerical"— 此功能编码将数字属性值表示为连续间隔内的数字，其中 “大于” 和 “小于” 具有含义。一个
numerical功能也可以有可选项norm、imputer, 和separator字段之间没有不同。 -
"bucket_numerical"— 此功能编码将数字属性值分成一组桶或类别。例如，您可以将人们的年龄编码为 4 个桶：孩子（0-20 岁）、年轻成年人（20-40 岁）、中年（40-60 岁）和长者（60 岁及以上）。
一个
bucket_numerical功能需要range和bucket_cnt字段，还可以选择包括imputer和/或slide_window_size字段中返回的子位置类型。 -
"datetime"— 此要素编码表示日期时间属性值，表示这些分类要素的数组：年、月、工作日和小时。这四个类别中的一个或多个可以使用
datetime_parts参数。 -
"text_tfidf"— 此功能编码使用 TF-IDF 矢量器将由句子或自由格式文本组成的属性值转换为数字矢量。一个
text_tfidf功能编码还必须有ngram_range字段，min_df字段，和max_features字段来正确定义它。 -
"text_word2vec"— 此功能编码使用 Word2VEC 模型将由句子或自由格式文本组成的属性值转换为数字矢量。一个
text_word2vec功能也可以有可选项language字段中返回的子位置类型。 -
"none"— 使用none类型导致不会发生任何要素编码。而是解析和保存原始属性值。使用
none仅当您计划在自定义模型训练过程中执行自己的自定义功能编码时才能执行。
这些区域有：norm领域
对于数字要素，此字段是必填字段。它指定了在数值上使用的标准化方法：
"norm": "min-max"
支持以下规范化方法：
-
“最小-最大”— 通过从每个值中减去最小值，然后除以最大值和最小值之间的差值来标准化每个值。
-
“标准”— 通过将每个值除以所有值的总和来标准化每个值。
-
“无”— 在编码过程中不要对数值进行标准化。
这些区域有：language领域
此字段为必填字段text_word2vec功能。它指定了用于编码属性值字符串的语言模型的名称：
"language" : "en_core_web_lg"
Neptune ML 目前仅支持："en_core_web_lg"（对于英语）。特定的语言模型只能与其目标语言一起使用，因此如果您提供其他语言，则输出嵌入不能保证有效。
请参阅Neptune ML 中的文本 Word2VEC 功能。
这些区域有：separator领域
此字段可选择性地与一起使用category、numerical和auto功能。它指定了一个可用于将属性值拆分为多个类别值或数值的字符：
"separator": ";"
只能使用separator字段，当属性将多个分隔值存储在单个字符串中时，例如"Actor;Director"要么"0.1;0.2".
这些区域有：range领域
此字段为必填字段bucket_numerical功能。它以格式指定了要划分为存储桶的数值范围[：lower-bound, upper-bound]
"range" : [20, 100]
如果属性值小于下限，则将其分配给第一个存储桶，或者如果它大于上限，则将其分配给最后一个存储桶。
这些区域有：bucket_cnt领域
此字段为必填字段bucket_numerical功能。它指定了由range参数应分为：
"bucket_cnt": 10
这些区域有：slide_window_size领域
此字段可选择性地与一起使用bucket_numerical将值分配给多个存储桶的功能：
"slide_window_size": 5
幻灯片窗口的工作方式是 Neptune ML 占用窗口大小s然后转换每个数值v属性的范围从 v - s/2 通过 v + s/2 . 然后，该值将分配给范围重叠的每个存储桶。
这些区域有：imputer领域
此字段可选择性地与一起使用numerical和bucket_numerical功能用于提供用于填写缺失值的估算技术：
"imputer": "mean"
支持的归算技术有：
"mean""median""most-frequent"
如果不包括 imputer 参数，则当遇到缺少值时，数据预处理将停止并退出。
请参阅 Neptune ML 中的数字特征 和 Neptune ML 中的存储桶数值功能。
这些区域有：max_features领域
此字段可选择性使用者text_tfidf指定要编码的最大术语数的功能：
"max_features": 100
如果设置为 100，TF-IDF 矢量器只对 100 个最常见的术语进行编码。未包含默认值时为未包含该值max_features是 5000。
请参阅在 Neptune 机器学习中文本 TF-IDF 功能。
这些区域有：min_df领域
此字段可选择性使用者text_tfidf用于指定要编码的术语的最低文档频率的功能：
"min_df": 5
设置为 5 表示术语必须在至少 5 个不同的属性值中出现才能进行编码。
默认值如果您不包含min_df参数为2.
请参阅在 Neptune 机器学习中文本 TF-IDF 功能。
这些区域有：ngram_range领域
此字段可选择性使用者text_tfidf功能，用于指定单词或标记序列应被视为可能编码的单个术语的大小：
"ngram_range": [2, 4]
值[2, 4]规定应将 2、3 和 4 个单词的序列视为潜在的单个术语。
如果没有明确设置，则默认值ngram_range是[1, 1]，这意味着只有单个单词或标记被视为要编码的术语。
请参阅在 Neptune 机器学习中文本 TF-IDF 功能。
这些区域有：datetime_parts领域
此字段可选择性使用者datetime用于指定日期时间值的哪些部分要对其进行分类编码的功能：
"datetime_parts": ["weekday", "hour"]
未包含datetime_parts，默认情况下，Neptune ML 对日期时间值的年、月、工作日和小时部分进行编码。值["weekday", "hour"]表示只有工作日和小时的日期时间值应该在要素中进行绝对编码。
如果其中一个部件在训练集中没有多个唯一值，则不会对其进行编码。