DatasetDefinition - グローバル

DatasetDefinition API は、ML トレーニングアルゴリズムの入力として使用する、テーブル名、列、および行の選択基準を含むレコードのセット。データセットには実際のデータは含まれていません。

この API には 予測インテリジェンス プラグイン (com.glide.platform_ml) が必要です。この API は sn_ml 名前空間内で提供されます。 詳細については、「 予測インテリジェンス」を参照してください。

データセットを使用して、相互情報の PredictabilityEstimate を見積もるか、Encoder で指定されたデータをトレーニングします。また、データセットを使用して、次のいずれかのソリューションタイプで指定されたデータをトレーニングすることもできます。

• ClassificationSolution
• ClusteringSolution
• RegressionSolution
• SimilaritySolution

使用上のガイドラインについては、「 ML API の使用」を参照してください。

DatasetDefinition - DatasetDefinition(オブジェクト)

DatasetDefinition クラスのインスタンスを作成し、テーブル名、フィールド、およびクエリーでデータセットを定義できるようにします。

テーブルとフィールドのリストを渡してデータセット定義を作成します。クエリーを渡して、特定の特性を持つ行を含めるようにデータセットを制限することもできます。

一度作成された DatasetDefinition オブジェクトは変更できません。

表 : 1. パラメーター

名前	タイプ	説明
config	オブジェクト	データセット定義プロパティを含む JavaScript オブジェクトです。 { "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" }
config.tableName	文字列	データセットのテーブルの名前。例："tableName" : "Incident"
config.fieldNames	アレイ	オプション。 指定されたテーブルからの文字列としてのフィールド名のリスト。例："fieldNames" : ["short_description", "priority"] デフォルト：すべてのフィールド
config.fieldDetails	アレイ	オプション。 フィールドプロパティを指定する JavaScript オブジェクトのリスト。 このプロパティを使用して、機械学習アルゴリズムに、フィールドを特定のタイプとして解釈させます。fieldNames プロパティにリストされるすべてのフィールドの詳細を取得する必要はありません。すべての詳細は、fieldNames アレイにリストされるフィールドに対応している必要があります。 [ { "name": "String", "type": "String" } ]
config.fieldDetails.name	文字列	このデータセットを制限する情報のタイプを定義するフィールドの名前。 使用する場合、このフィールド名は fieldNames プロパティにリストされる、対応する名前と一致する必要があります。
config.fieldDetails.type	文字列	機械学習フィールドタイプ。 データタイプを指定すると、ML トレーナーはそのタイプのフィールドを強制的に解釈します。データタイプを指定しない場合は、システムによってタイプが決定されます。 サポートされるタイプ： nominal：ML は、このフィールドをクラスまたはカテゴリを含むものとして解釈します。 numeric：ML は、このフィールドを数値を含むものとして解釈します。 text：ML は、このフィールドをテキストを含むものとして解釈します。 これらのタイプは、機械学習の観点からデータタイプを識別します。ML のタイプは、ソーステーブルにリストされるタイプとは異なる場合があります。フィールドは文字列タイプにすることができますが、その目的は名目上の値をエンコードすることです。たとえば、「XL」、「L」、「M」などの T シャツ サイズはテーブル内の文字列型ですが、各値は ML の観点から見た名義型属性のカテゴリを表します。
config.encodedQuery	文字列	オプション。 標準の Glide 形式のエンコードされたクエリ文字列。「 エンコードされたクエリ文字列」を参照してください。 クエリーは、絶対的または相対的なクエリーとして構成できます。例えば、クエリーにより、過去 3 か月間 (相対的)、または 5 月から 7 月までの期間 (絶対的) の行を返すことができます。絶対パターンを使用するか相対パターンを使用するかにかかわらず、基になるテーブルの行が変更されると、定義で識別されるデータが変化する可能性があります。

次の例は、データセット定義を作成する方法を示しています 。

var myData = new sn_ml.DatasetDefinition(
  { 
     'tableName' : 'incident', 
     'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority', 'assignment_group.name'],
     'fieldDetails' : [
       {
         'name' : 'category',
         'type' : 'nominal'
       },
       {
         'name' : 'short_description',
         'type' : 'text'
       }], 
     'encodedQuery' : 'sys_created_onONLast%202%20quarters@javascript:gs.beginningOfLast2Quarters()@javascript:gs.endOfLast2Quarters()^state=3'
  });

DatasetDefinition - getEligibleFields(文字列 capability)

指定された機能のソリューション (分類ソリューションなど) に関して、入力フィールド (機能) または予測フィールドのいずれかとして適格なフィールドのリストを返します。適格性は、適切な Glide データタイプのフィールドに基づいて判断されます。

表 : 2. パラメーター

名前	タイプ	説明
機能	文字列	トレーニングに対して適格なフィールドを取得する機能です。このメソッドは現在、分類ソリューションのみをサポートしています。機能に他の値を指定すると、「サポートされていない機能」という例外がスローされます。 有効な値："classification"

表 : 3. 返される内容

タイプ	説明
オブジェクト	適格な入力フィールド名と適格な出力フィールド名を含むオブジェクトです。 { "eligibleInputFieldNames" : [Array], "eligibleOutputFieldNames" : [Array] }
<Object>.eligibleInputFieldNames	トレーニングに対して適格な入力フィールドを示す文字列のリストです。 データタイプ：アレイ
<Object>.eligibleOutputFieldNames	トレーニングに対して適格な出力フィールドを示す文字列のリストです。 データタイプ：アレイ

次の例は、分類ソリューションに対して適格なフィールドを表示する方法を示しています。

var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
  'tableName' : 'incident',
  'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});

var eligibleFields = JSON.parse(myIncidentData.getEligibleFields('classification'));

gs.print(JSON.stringify(eligibleFields, null, 2));

出力:

{
  "eligibleInputFieldNames": [
    "resolved_by",
    "short_description",
    "description",
    "notify"
  ],
  "eligibleOutputFieldNames": [
    "parent",
    "caused_by",
    "location",
    "category"
  ]
}