K-NN - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

K-NNコンポーネントは、分類のために予測テーブルの行からK個の最も近いレコードを選択する。 K最近傍レコードの最も一般的なクラスが、行のクラスとして使用される。

コンポーネントの設定

次のいずれかの方法を使用して、K-NNコンポーネントを設定できます。

方法1: パイプラインページでコンポーネントを設定する

K-NNコンポーネントのパラメーターは、Machine Learning Platform for AI (PAI) のMachine Learning Designerのパイプラインページで設定できます。 Machine Learning Designerは、以前はMachine Learning Studioとして知られていました。下表に、各パラメーターを説明します。

タブ	パラメーター	説明
フィールド設定	トレーニングテーブルのフィーチャー列	トレーニングに使用されるフィーチャ列。
	トレーニングテーブルのラベル列を指定します	トレーニング用に選択されているラベル列。
	予測テーブルのフィーチャ列	このパラメーターが指定されていない場合、予測テーブルから選択されたフィーチャ列は、トレーニングテーブルのフィーチャ列と同じになります。
	出力テーブルにID列を追加	列の予測値を取得するために使用されるID列。デフォルトでは、予測テーブルから選択されたフィーチャ列がID列として使用されます。
	スパース形式での入力	入力データがスパース形式かどうかを指定します。チェックボックスをオンにすると、入力データはkey-value形式になります。
	KVペア区切り文字	キーと値のペアを区切るために使用される区切り文字。デフォルトでは、Commas (,) が使用されます。
	キーと値の区切り文字	キーと値を区切るために使用される区切り文字。 Colons (:) はデフォルトで使用されます。
パラメーター設定	数の隣人	デフォルト値：100
チューニング	コア数	コアの数。デフォルトでは、システムが値を決定します。
チューニング	メモリサイズ	各コアのメモリサイズ。デフォルトでは、システムが値を決定します。

方法2: PAIコマンドを使用する

PAIコマンドを使用してコンポーネントパラメータを設定します。 SQLスクリプトコンポーネントを使用してPAIコマンドを呼び出すことができます。詳細については、「SQLスクリプト」をご参照ください。

PAI -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;

パラメーター	必須	説明	デフォルト値
trainTableName	可	トレーニングテーブルの名前。	N/A
trainFeatureColNames	可	トレーニングテーブルのフィーチャ列の名前。	N/A
trainLabelColName	可	トレーニングテーブルのラベル列の名前。	N/A
trainTablePartitions	不可	トレーニング用にトレーニングテーブルから選択されたパーティション。	すべてのパーティション
predictTableName	可	予測テーブルの名前。	N/A
outputTableName	可	出力テーブルの名前。	N/A
predictFeatureColNames	不可	予測テーブルのフィーチャ列の名前。	trainFeatureColNamesパラメーターの値と同じ
predictTablePartitions	不可	予測のために予測テーブルから選択されるパーティション。	すべてのパーティション
appendColNames	不可	出力テーブルに追加される列の名前。	predictFeatureColNamesパラメーターの値と同じ
outputTablePartition	不可	出力テーブルのパーティション。	ll table
k	不可	K近傍の数。有効な値: 1 ~ 1000	100
enableSparse	不可	入力テーブルのデータがスパース形式かどうかを指定します。有効な値: trueとfalse。	false
itemDelimiter	不可	キーと値のペアを区切るために使用される区切り文字。	,
kvDelimiter	不可	キーと値のペアでキーと値を区切るために使用される区切り文字。	:
coreNum	不可	コアの数。このパラメーターは、memSizePerCoreパラメーターと共に使用する必要があります。有効な値: 1 ~ 20000	システムによって決定される
memSizePerCore	不可	各コアのメモリサイズ。有効値: 1024〜64x1024。単位：MB。	システムによって決定される
ライフサイクル	不可	出力テーブルのライフサイクル。	N/A

例：

トレーニングデータを生成します。

create table pai_knn_test_input as
select * from
(
  select 1 as f0,2 as f1, 'good' as class
  union all
  select 1 as f0,3 as f1, 'good' as class
  union all
  select 1 as f0,4 as f1, 'bad' as class
  union all
  select 0 as f0,3 as f1, 'good' as class
  union all
  select 0 as f0,4 as f1, 'bad' as class
)tmp;

次のPAIコマンドを実行して、K-NNコンポーネントのパラメーターを送信します。

pai -name knn
    -DtrainTableName=pai_knn_test_input
    -DtrainFeatureColNames=f0,f1
    -DtrainLabelColName=class
    -DpredictTableName=pai_knn_test_input
    -DpredictFeatureColNames=f0,f1
    -DoutputTableName=pai_knn_test_output
    -Dk=2;

トレーニング結果を表示します。結果には次の列が含まれます。
- f0およびf1: 付加された列。
- prediction_result: 分類結果をリストします。
- prediction_score: 分類結果の確率を示します。
- prediction_detail: K近傍のクラスとその確率をリストします。